计算机视觉研究
Autism-Mamba
面向自闭症刻板行为识别的轻量级时空模型，关注骨骼拓扑、长距离时序依赖与运动节奏特征。
2026.03 — 2026.06PyTorchShift-GCNMambaFFTCOCO-17SSBD-Plus
模型设计
将 Shift-GCN 空间编码器与残差 Mamba 时间骨干结合，在保持线性复杂度的同时建模骨骼结构与长距离时序信息。
特征构建
基于 COCO-17 骨骼模型构建位置、速度与加速度三流表征，并加入 FFT 频域增强模块。
实验结果
在 SSBD-Plus 数据集上取得 87.04% 平均准确率和 88.07% 行为类 F1-Score，并完成显存占用验证。