Shift-GCN 这一章对Shift-GCN进行介绍,Shift-GCN对ST-GCN的改进体现在对于空间信息(也就是单帧的信息)的图卷积改进,以及时序建模手段的改进(之前的工作是采用一维卷积进行建模的)。 Spatial Shift-GCN Shift-GCN是对ST-GCN的改进,其启发自Shift卷积算子[1],主要想法是利用1x1卷积算子结合空间shift操作,使得1x1卷积...
https://github.com/kchengiva/Shift-GCNgithub.com/kchengiva/Shift-GCN 这篇文章是2020年发表在CVPR上面的,他是基于将移位卷积应用到基于骨骼的行为识别中的一种方法,主要特点就是能够大幅度减少计算成本,也是我看的第一篇将计算成本考虑在内的论文。 对我来说,读这篇文章最大的障碍就是对于shift操作的理...
Shift-GCN网络论文笔记 FesianXu 20201105 at UESTC 前言 近日笔者在阅读Shift-GCN[2]的文献,Shift-GCN是在传统的GCN的基础上,用Shift卷积算子[1]取代传统卷积算子而诞生出来的,可以用更少的参数量和计算量达到更好的模型性能,笔者感觉蛮有意思的,特在此笔记。如有谬误请联系指出,转载请联系作者并注明出处,谢谢...
The implementation for "Skeleton-Based Action Recognition with Shift Graph Convolutional Network" (CVPR2020 oral). - kchengiva/Shift-GCN
近期在看Shift-GCN的论文[1],该网络是基于Shift卷积算子[2]在图结构数据上的延伸。在阅读源代码[3]的时候发现了其对于Non-Local Spatial Shift Graph Convolution有意思的实现方法,在这里简要记录一下。 本文转载自徐飞翔的"Shift-GCN中Shift的实现细节笔记,通过torch.index_select实现" ...
近日笔者在阅读Shift-GCN[2]的文献,Shift-GCN是在传统的GCN的基础上,用Shift卷积算子[1]取代传统卷积算子而诞生出来的,可以用更少的参数量和计算量达到更好的模型性能,笔者感觉蛮有意思的,特在此笔记。 本文转载自徐飞翔的“Shift-GCN网络论文笔记”
Shift-GCN中Shift的实现细节笔记,通过torch.index_select实现 FesianXu 20201112 at UESTC 前言 近期在看Shift-GCN的论文[1],该网络是基于Shift卷积算子[2]在图结构数据上的延伸。在阅读源代码[3]的时候发现了其对于Non-Local Spatial Shift Graph Convolution有意思的实现方法,在这里简要记录一下。如有谬误请联系...