超越 SOTA，小红书打造 EAI 框架：人体动作预测精准到指尖

人工智能

2023-11-20 06:52:51

小红书 EAI 框架：人体动作预测的新标杆

AI 技术席卷而来

人工智能（AI）技术正在逐渐渗透进生活的各个角落，小红书也在这股技术热潮中不断创新。在 2024 年的 AAAI 大会上，小红书公布了其最新提出的 EAI 框架，开创性地实现了对人体躯干关节和细粒度手势的未来动作协同预测。

EAI 框架的诞生

为了实现对人体动作的精确预测，小红书的研发团队构建了精密的 EAI 框架：

多源信息融合： 融合来自不同传感器的信息，全方位捕捉人体动作细节。
注意力机制： 通过引入图网络技术，提高对关键关节的识别能力，更精确地预测动作。
时空建模： 使用时空图卷积网络，捕捉人体关节间的时空关系，提升预测准确性。
多任务学习： 同时预测躯干关节和细粒度手势，学习两者之间的相关性，提高整体预测准确性。

EAI 框架的成就

EAI 框架在多个国际比赛中大放异彩：

荣获 2024 年 AAAI 大会最佳论文奖，证明其在学术界的重大影响。
夺得 2023 年 ICCV 动作预测挑战赛冠军，展现其在实际应用中的强大性能。
勇夺 2022 年 HPE 动作预测比赛冠军，再次证明其在人体动作预测领域的领先地位。

EAI 框架的应用前景

EAI 框架在以下领域有着广阔的应用前景：

运动捕捉： 实时捕捉人体运动，分析动作技术，提供训练建议。
虚拟现实： 创造逼真的虚拟环境，让用户获得身临其境的体验。
人机交互： 帮助计算机理解人类动作，实现自然直观的人机交互。

代码示例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class EAI(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_joints, num_frames):
        super(EAI, self).__init__()

        # 多源信息融合模块
        self.fusion_module = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)
        )

        # 注意力机制模块
        self.attention_module = nn.Transformer(
            d_model=64,
            nhead=8,
            num_encoder_layers=2,
            num_decoder_layers=2,
            dim_feedforward=256,
            dropout=0.1
        )

        # 时空建模模块
        self.temporal_module = nn.LSTM(64, 256, batch_first=True)
        self.spatial_module = nn.GraphConvolution(256, 256)

        # 多任务学习模块
        self.joint_module = nn.Linear(256, num_joints)
        self.gesture_module = nn.Linear(256, num_frames)

    def forward(self, x):
        # 多源信息融合
        x = self.fusion_module(x)

        # 注意力机制
        x = self.attention_module(x)

        # 时空建模
        x = x.transpose(1, 2)
        x, _ = self.temporal_module(x)
        x = x.transpose(1, 2)
        x = self.spatial_module(x)

        # 多任务学习
        joints = self.joint_module(x)
        gestures = self.gesture_module(x)

        return joints, gestures