行为识别综述

目前行为识别领域的最佳模型还没有一个统一的标准。不同的数据集和任务需要不同的模型来进行处理，而且不同的模型都有其优缺点。以下列出一些在行为识别领域中常用的模型：

二维卷积神经网络（2D CNN）：在提取空间特征方面效果较好，可以通过堆叠多层卷积层和池化层来提取图像的局部和全局特征。

三维卷积神经网络（3D CNN）：在提取时序特征方面效果较好，可以同时提取视频的时空特征。

长短时记忆网络（LSTM）：能够较好地处理时间序列数据，具有较强的时序建模能力。

时空注意力网络（ST-ResNet）：能够同时考虑时间和空间信息，并利用注意力机制来加强模型的建模能力。

双流卷积神经网络（Two-Stream CNN）：将空间和时间信息分别输入两个独立的卷积神经网络中，然后将两个网络的结果进行结合，能够有效地提高行为识别的精度。

mmaction2综述

mmaction2中行为识别效果最好的方法因任务而异，不同的任务可能需要不同的模型。但是，一些经典的模型在多个任务中都取得了不错的效果，比如：

SlowFast：一种两路网络结构，可以同时捕捉动作的快速和慢速部分，适用于需要考虑动作速度的任务，如Kinetics-400。

TSM：利用时间维度上的多尺度特征来提高模型的表现，适用于需要考虑动作时间尺度的任务，如Something-Something V1。

I3D：一种基于2D卷积和3D卷积的混合模型，适用于各种类型的任务，如Kinetics-400、UCF101、HMDB51等。

当然，这些模型的表现也会受到数据集、超参数等因素的影响，需要在具体任务中进行实验和调整。

mmaction2读写识别

要识别reading和writing这样的细粒度动作，可以使用基于二分类的模型，比如TSM。TSM模型可以捕捉到时间维度上的多尺度特征，适用于需要考虑动作时间尺度的任务。在mmaction2中，可以通过修改配置文件中的backbone来选择TSM模型，例如在TSM模型中，可以选择使用ResNet50或ResNet101作为backbone。此外，还需要注意数据集的选择，建议使用专门针对细粒度动作识别的数据集，如FineGym或Gym88等。

mmaction2站立识别

要识别sit和stand这样的基础动作，可以使用一些比较简单的模型，如C3D、I3D等。这些模型已经经过了大量的训练和实践，已经在各种行为识别任务中获得了良好的效果。在mmaction2中，可以通过修改配置文件中的backbone来选择相应的模型，例如在I3D模型中，可以选择使用Inception-v1或BN-Inception作为backbone。此外，还需要注意数据集的选择，建议使用专门针对基础动作识别的数据集，如NTU RGB+D、Kinetics等。