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-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...
我们下面使用简单的循环神经网络来绘制ST-GNN的组件 上面就是ST-GNN的基本原理,将GNN和序列模型(如RNN、LSTM、GRU、Transformers 等)结合。如果你已经熟悉这些序列和GNN模型,那么理论来说是非常简单的,但是实际操作的时候就会有一些复杂,所以我们下面将直接使用Pytorch实现一个...
St-gcn 动作识别 理论+源码分析(Pytorch) +加关注 0 0
基于GCN的图生成网络主要有 Molecular Generative Adversarial Networks (MolGAN):将relational GCN、改进的GAN和强化学习(RL)目标集成在一起,以生成具有所需属性的图。GAN由一个生成器和一个鉴别器组成,它们相互竞争以提高生成器的真实性。在MolGAN中,生成器试图提出一个伪图及其特征矩阵,而鉴别器的目标是区分伪样本...
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。
导言:暑假老师叫我们做动作识别,在查阅了一些做Action Recognition的paper后发现18年AAAI上一篇St-gcn[Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition]的性能和表现都不错而且是利用了我之前接触过的openPose的,加之采用的是之前没有学过的gcn来进行建模的,所以准备花一些时间对其进行...
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-gcn模型测试: python mmskl.py configs/recognition/st_gcn_aaai18/kinetics-skeleton/test.yaml 1. 问题一: D:\Anaconda3\envs\mmd\lib\site-packages\mmcv\utils\registry.py:64: UserWarning: The old API of register_module(module, force=False) is deprecated and will be removed, please use the...
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。