面向视频动作分类的目标关系网络研究文献综述

视频动作分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是识别视频中正在进行的动作类别。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，视频动作分类取得了显著进展。

目标关系网络作为一种新兴的深度学习模型，能够有效地捕捉视频中目标之间的关系，从而提升动作分类的性能。

本文首先介绍了视频动作分类和目标关系网络的相关概念，并对现有的视频动作分类方法进行了综述。

然后，重点阐述了目标关系网络在视频动作分类中的应用，并对相关研究成果进行了详细分析。

最后，总结了目标关系网络在视频动作分类中的优势和不足，并展望了未来的研究方向。

关键词：视频动作分类；目标关系网络；深度学习；计算机视觉；关系推理

#1.1视频动作分类视频动作分类旨在识别视频中正在发生的动作类别，是计算机视觉领域的一个核心任务，其在视频监控、人机交互、自动驾驶等领域具有广泛应用。

#1.2目标关系网络目标关系网络（ObjectRelationNetwork，ORN）是一种深度学习模型，旨在通过显式建模目标之间的关系来学习更丰富的图像或视频表示。

其核心思想是将目标视为图中的节点，通过学习节点之间的边来表示关系，从而捕捉目标之间的交互信息。