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基于特征交互模塊增強RGB-骨骼動作識別魯棒性研究

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摘要：惡意攻擊者可以通過在自然樣本中添加人類無法察覺的對抗噪聲輕易地欺騙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 從而導(dǎo)致分類錯誤. 為了增強模型對抗擾動的魯棒性， 先前的研究大多關(guān)注單模態(tài)任務(wù)， 對多模態(tài)場景的研究相對匱乏. 為了提升多模態(tài)RGB-骨骼動作識別的魯棒性， 提出了一個基于特征交互模塊（FIM）的魯棒動作識別框架，（剩余17780字）

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