연구진은 액션 비디오의 성능을 객관적으로 평가하는 액션 품질 평가(AQA)의 한계를 극복하기 위해 MoAKE(Mixture of Action Knowledge Experts) 프레임워크를 제안했어요.
MoAKE는 다양한 액션 패턴을 학습하고, 액션 간 지식 간섭을 줄이기 위해 상호 보완적인 전문가를 활용하여 평가를 조정하는 방식이에요.
새로운 프레임워크는 세 개의 데이터셋에서 기존 방법보다 성능이 뛰어나며, GitHub에서 코드를 확인할 수 있어요.