一种基于对比回归的多人动作质量评估

本发明涉及视频理解技术领域，且公开了一种基于对比回归的多人动作质量评估，包括以下步骤：S3、引入环境适应性学习模块，对视频帧进行环境特征提取，将环境特征与人体姿态特征融合，得到增强后的特征表示F。该基于对比回归的多人动作质量评估，通过环境适应性学习模块引入预训练的卷积神经网络提取每帧视频的环境特征向量，并与人体姿态特征融合，得到增强后的特征表示F，在训练过程中，调整损失函数，同时考虑动作质量的评估误差和环境特征的影响，提高模型在复杂环境中的鲁棒性和准确性，例如，户外运动中，环境特征的引入可以弥补阳光直射或阴影区域导致的检测不准确，提升模型性能。