GCN for skeleton-based action recognition 图卷积网络广泛应用于基于骨架的动作识别中,它将人类骨骼序列建模为时空图。ST-GCN是基于GCN的方法的著名baseline,它结合了空间图卷积和交错时间卷积,用于时空建模。在baseline上,adjacency powering用于多尺度建模,而自我注意机制提高了建模能力。尽管GCN在基于骨架的动作识别方面...
行为识别常用来表示特征的形式有:RGB frames , optical flows, audio waves, and human skeletons。其中,human skeleton是由姿态估计器提取的联合坐标列表的序列表示的。 而在基于骨架的动作识别,图神经网络(GCN)的方法最流行,但图神经网络方法有以下局限: 鲁棒性:识别能力受坐标的分布位移有显著影响 互操作性:在一...
Skeleton-Based动作识别,Shift Graph卷积网络方法 Skeleton-Based Action Recognition With Shift Graph Convolutional Network 作者| Ke Cheng, Yifan Zhang, Xiangyu He, Weihan Chen, Jian Cheng, Hanqing Lu 单位| 中科院;国科大等 代码| https://github.com/kchengiva/Shift-GCN 无监督Skeleton-Based的动作识别。
Skeleton-Based Action Recognition With Shift Graph Convolutional Network 作者| Ke Cheng, Yifan Zhang, Xiangyu He, Weihan Chen, Jian Cheng, Hanqing Lu 单位| 中科院;国科大等 代码| github.com/kchengiva/Sh 无监督Skeleton-Based的动作识别。该文提出一种编码器-解码器的RNN模型,可进行无监督的聚类,而...
[8] Skeleton-based action recognition with multi-stream adaptive graph convolutional networks:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9219176/ 独家重磅课程官网:cvlife.net 1、视觉SLAM基础:疫情在家,想入门SLAM实战,最适合学哪个开源框架 ?
two-stream adaptive graph convolutional networks for skeleton-based action recognition lei shi, yifan zhang, jian cheng and hanqing lu 网址链接: https://arxiv.org/abs/1805.07694 代码链接: https://github.com/lshiwjx/2s-agc...
Skeleton Action Recognition Skeleton-based action recognition 意味基于且仅基于时序关键点序列来进行视频理解。举一个具体的例子:若有一个 300 帧的视频,其中包含一个人,如使用 17 个二维关键点(CoCo 定义),那么输入的形状即为 300 x 17 x 2。一般传统上,关键点序列多指人体关键点序列(如手肘、手腕、膝盖等关...
本文盘点所有CVPR 2020 动作识别(Action Recognition )相关论文,该方向也常被称为视频分类(Video Classification )。从后面的名字可以看出该任务就是对含人体动作的视频进行分类。 (关于动作检测、分割、活动识别等方向将在后续文章整理) 该部分既包含基于普通视频的动作识别,也包含基于深度图和基于骨架的动作识别。
Actionlet-Dependent Contrastive Learning for Unsupervised Skeleton-Based Action Recognition 论文链接: https://arxiv.org/abs/2303.10904 项目链接: https://langlandslin.github.io/projects/ActCLR/ Video: https://youtu.be/jwX0Zc8s10w 基于自监督的骨架数据动作识别 ...
基于CNN 进行 skeleton-based action recognition 的方法,主要分为 2D-CNN 与 3D-CNN 两大类。基于 2D-CNN 的方法,如 PoTion [6],将骨骼点序列以 color coding 的方式绘制在一张图上,并用 2D-CNN 进行处理,其最大的问题,也在于以 color coding 方式进行时序维度上的压缩造成了无法弥补的信息损失。