2s-AGCN是发表在CVPR2019上的一篇针对ST-GCN进行改进的文章,文章提出双流自适应卷积网络,针对原始ST-GCN的缺点进行了改进。在现有的基于GCN的方法中,图的拓扑是手动设置的,并且固定在所有图层和输入样本上。另外,骨骼数据的二阶信息(骨骼的长度和方向)对于动作识别自然是更有益和更具区分性的,在当时方法中很少进行...
2s-AGCN提出来的自适应图卷积的主要公式如下图公式(3) 从公式(3)可以看到,相比于ST-GCN,2s-AGCN对邻接矩阵进行了改进。这里的邻接矩阵是三个部分之和。 第一部分 A_{k} 是和公式(2)中的邻接矩阵相同(另外一篇论文的DGNN结构对此进行了改进)。 第二部分 B_{k} 和第一部分类似,也是一个 N\times N 的...
skeleton cnn action-recognition gcn action-classification skeleton-based-action-recognition posec3d 2s-agcn Updated Mar 2, 2024 Improve this page Add a description, image, and links to the 2s-agcn topic page so that developers can more easily learn about it. Curate this topic Add this...
Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition in CVPR19 Note PyTorch version should be 0.3! For PyTorch0.4 or higher, the codes need to be modified. Data Preparation Download the raw data fromNTU-RGB+DandSkeleton-Kinetics. Then put them under the data dir...
2s-AGCN Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition in CVPR19 Note PyTorch version should be 0.3! For PyTorch0.4 or higher, the codes need to be modified. Now we have updated the code to >=Pytorch0.4. A new model named AAGCN is added, which can...
颜云辉王森宋克臣张劲风王仁根
参考下表中的数据,若用AgNO3滴定NaSCN溶液,可选用的指示剂是 D (填选项字母).难溶物AgClAgBrAgCNAg2CrO4AgSCN颜色白浅黄白砖红白Ksp1.77×10﹣105.35×10﹣131.21×10﹣161.12×10﹣121.0×10﹣12A.NaCl B.NaBr C.NaCN D.Na2CrO4.[考点]探究物质的组成或测量物质的含量;中和滴定.[分析](1)中和滴定是眼睛应...
2.将骨架数据的二阶信息显式表述,并采用双流框架将其与一阶信息相结合,显著提高了识别性能。 3.在基于骨骼的动作识别的两个大规模数据集上,提出的2s-AGCN显著优于现有的方法。 二、Related work 2.1 Skeleton-based action recognition (骨架动作识别)
解读2s-AGCN 代码 技术标签:学习人工智能PyTorchGCN图卷积神经网络骨架动作识别2s-AGCN 目录NTU RGB+D 120 数据示例 A(Graph)的定义 模型 Model 的定义 模型 Model 的输入 Input TCN_GCN_unit unit_tcn unit_gcn 补充学习 1、nn.BatchNorm1()、nn.BatchNorm2() 和 nn.BatchNorm3() 的定义与区别 2、...
2s-AGCN Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition in CVPR19 Note PyTorch version should be 0.3! For PyTorch0.4 or higher, the codes need to be modified. Now we have updated the code to >=Pytorch0.4. ...