为此,ST-GCN为每层添加了一个可学习的掩膜M,它基于骨骼graph中边的信息学习到的重要性权重来衡量该节点特征对其相邻节点的贡献度。 这里最初我看的时候没太看明白,就用自己的话又说了一遍:ST-GCN为由人体关键点构成的graph中的每个边都赋予了一个衡量这条边所连接的两个节点间相互影响大小的值,而这个值是通过...
St-gcn 动作识别 理论+源码分析(Pytorch) +加关注 0 0
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列模型。 我们下面使用简单的循...
st_gcn(in_channels,64, kernel_size,1, residual=False, **kwargs0), st_gcn(64,64, kernel_size,1, **kwargs), st_gcn(64,64, kernel_size,1, **kwargs), st_gcn(64,64, kernel_size,1, **kwargs), st_gcn(64,128, kernel_size,2, **kwargs), st_gcn(128,128, kernel_size,1,...
时空图神经网络 (ST-GNN) ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列...
以ST-GCN中的空间卷积代码: self.gcn = ConvTemporalGraphical(in_channels, out_channels,kernel_size[1]) AI检测代码解析 class ConvTemporalGraphical(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, t_kernel_size=1, ...
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transf...
经过多轮算子调优,目前ST_GCN仍然性能不达标 二、软件版本: -- CANN 5.0.3 -- Pytorch 1.2.0 -- Python 3.7.5 三、附录 附件profiling数据 附件 op_summary_0_1_1.csv(35.00 KB)下载 Tim3年前 acl_statistic_0_1_1.csv(811 Bytes)下载 Tim3年前 Tim 创建了Bug-Report 3年前 Tim 修改了描述...
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列模型。
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列模型。