时间特征聚合（Temporal Feature Aggregation，简称TFA）是一种用于处理和融合时间序列数据的技术。其主要目的是通过整合不同时间点的特征来提高模型的性能和稳定性。
在步态识别领域，TFA通常由多个并行的微动作捕捉模块（Micro Action Capture Module，简称MCM）组成，每个MCM负责对相应部分的短程时空表示进行建模。这些模块包括微动作模板生成器（Micro Action Template Generator，简称MTB）和时间池化（Temporal Pooling，简称TP），它们共同工作以捕捉和聚合时间特征。
在其他应用中，例如鸟瞰视图（BEV）融合，TFA可以用于融合不同时刻的BEV特征。具体步骤包括保存过去时刻的BEV特征，进行自车运动补偿，并使用双线性插值与当前帧对齐。这种方法能够有效利用过去的信息，从而增强当前帧的感知能力。
此外，在视频增强领域，TFA模块被插入到基础图像网络中，以确保输出在帧间具有时间稳定性。通过比较连续帧之间的区域一致性，TFA可以调节特征图，以减少闪烁伪影并提高视频质量。
时间特征聚合（TFA）是一种灵活且强大的技术，广泛应用于多个领域，包括步态识别、BEV融合和视频增强等。通过整合和优化不同时间点的特征，TFA能够显著提升模型的性能和稳定性。
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