其中,Gconv(⋅)是一个图卷积层。图卷积递归网络(Graph Convolutional Recurrent Network, GCRN)[71] 将LSTM网络与ChebNet[21] 结合在一起。扩散卷积递归神经网络(Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network, DCRNN)[72] 将提出的扩散图卷积层(方程18)结合到GRU网络中。此外,DCRNN采用了编码器-解码器框架来预...
论文翻译:Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Spatial Temporal Graph ConvNet: Pipeline 整个模型的输入到输出,输入是一段人体关节的3D或2D坐标所构成的图结点,之后是多层的spatial-temporal graph convolution 操作, 会生成high-level的特征图, 最后会通过一层softmax 分类器计算出对应的动作类别。 Skeleton Graph Construction Skeleton Graph Construction 骨骼图的...
[TOC] Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Video-based Person Re-identification(CVPR2020) 行人重识别 行人重识别(Person Re-identification),简称为ReID,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该...
给定spatial temporal graph convolution 的高层定义,设计一种 partitioning strategy 来执行 the label map l. Uni-labeling. Distance partitioning. Spatial configuration partitioning. 3.5. Learnable edge importance weighting. 3.6. Implementing ST-GCN.
行人重识别阅读笔记之Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Video-based Person Re-identification,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
3.4 Framework of Graph WaveNet 它由堆叠的时空层和输出层组成。时空层由图卷积层(GCN)和门控时间卷积层(gated temporal convolution layer)构成,门控时间卷积层由两个并行的时间卷积层(TCN- A和TCN-b)组成。通过叠加多个时空层,GraphWaveNet能够处理不同时间层次上的空间依赖性 ...
Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Layer 为了捕捉整个网络序列的长期时空相关性,我们使用滑动窗口来分割不同的时间段。由于时空数据的异质性,最好使用多个stsgcm对不同时期进行建模,而不是对所有时期共享一个stsgcm。多个stsgcm允许每个人专注于在本地化图中对本地化的时空相关性建模。我们将一组stsgcm...
We propose a new approach of Spatial-Temporal Graph Convolutional Network to sign language recognition based on the human skeletal movements. The method uses graphs to capture the signs dynamics in two dimensions, spatial and temporal, considering the complex aspects of the language. Additionally, we...