對于諸如 doggy， cowgirl或missionary等普通做法動作來說正確，姿勢教程估計的效果都不錯，可以用于訓練一個HAR模型 。
如果我們有低一個做法更大的低數據集，那么我們可能會有足夠多的肛難分口型類俯臥撐姿勢的實例，再用基于初愛骨架的模型訓練所有的17個動作 。
根據高目前教程的姿勢SOTA文獻，基于骨架的模型優于基于RGB的模型 。當然，理想寫情況下，姿勢估計模型也應該在sex domain中進行微調，以獲得更好的整體姿勢估計 。
對于RGB輸入流，基于注意力的TimeSformer架構實現了3D RGB模型的最佳結果，推理速度也非常快（~0.53s/7s clips） 。
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RGB模式總共有好快~1.76萬個訓練片段和~4900個評價片段，并應用了各種數據增強技術，如重新縮放、裁剪、翻轉、顏色反轉、高斯打撲模糊、彈性變換、仿生變換等 。
基于骨架模型的最佳結果是由基于CNN的PoseC3D架構實現的，模型的推理速度也很快（~3.3s/7s clips） 。
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姿勢數據集比原始的RGB數據集要核酸小得多，只有33%的幀的置信度高于0.4，做的姿勢不對腰疼，所以最終初愛測試集只有815個片段，且目標類別僅為6個 。
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基于語音的模型使用了一個簡單的ResNet 101，jiyu Audiovisual SlowFast，推理速度圖解非常快（0.05s/7s clips） 。
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對語音寫的預處理為從數據集中剪掉不夠響亮的俯臥撐音頻高還是，好...好快，做腸鏡時的正確姿勢 。通過修剪最安靜的20%的音頻，取得了最佳效果 ?？偣灿写蠹s5.9萬個訓練片段和1.5萬個驗證片段 。
參考資料：
【做的姿勢的拼音 做的姿勢】https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/va0p9u/p_r_deep_learning_classifier_for_sex_positions/
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