Generative Model-based Feature Knowledge Distillation for Action Recognition（作者：Guiqin Wang, Peng Zhao*, Yanjiang Shi, Cong Zhao, Shusen Yang）。该工作在动作分析领域首次提出用于模型轻量化的知识蒸馏算法。该算法分为两个步骤：首先是特征建模部分，其训练基于生成模型的注意力模块来表征特征语义；其次是基于生成的特征蒸馏阶段，该阶段包括生成蒸馏和注意力蒸馏两个子模快，目的是通过生成模型转移基于注意力的特征语义。实验部分通过在动作识别领域的通用数据集上均证明了方法的有效性，同时在更为复杂的视频动作检测任务中进一步验证了本算法框架的有效性。代码开源于：https://github.com/aaai-24/generate-based-kd。