下面我们将从(1)数据输入(2)网络结构两方面,通过结合论文和代码对ST-GCN进行解析。 2. 数据输入 2.1 数据结构 基于骨架的动作识别方法的一般输入为时间连续的人体骨架关键点,如下图1所示。 这些关键点可以通过openpose进行姿态估计获取,也可以手动标注。其数据维度一般为(N, C, T, V, M ),其中(参考上述引用...
所谓ST-GCN的S和T就是空间和时间。为了模仿2D卷积,我们需要设置滑动窗口。在时间维度上其实这个操作相当简单,因为它是一个时序信息;在空间上稍复杂,因为它是一个图信息。因此我们分两步构建ST-GCN。先构建S-GCN: classSpatialGraphConvolution(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,s_kernel_si...
gcn的主要过程是一个Conv2d和一个einsum,可以看forward函数。class ConvTemporalGraphical(nn.Module): ...
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,...
执行语句:mmskl configs/recognition/st_gcn/dataset_example/train.yaml 修改通道是数目(2D为3,3D为4),动作类别的数目,数据的目录,选取的最大置信度人的个数,关键点个数和训练过程中的日志文件、最后训练好的模型保存地址 (文件位置configs/recognition/st_gcn/dataset_example/train.yaml) ...
所以,OpenPose 的输出,也就是 ST-GCN 的输入,形状为(256,3,150,18,2)。想要搞 End2End 的同学...
2186 10 51:52 App 交通流量预测ASTGCN代码讲解 1 数据集介绍 + prepareData | pems04 pems08 5730 4 1:25:00 App Pytorch LSTM_GCN 图卷积神经网络_火车票识别项目 518 -- 10:15 App win 10 pytorch安装【 python3.8】 253 -- 0:08 App ST-GCN识别坤坤打球 浏览...
python main.py recognition -c config/st_gcn/ntu-xview/test.yaml For cross-subject evaluation in NTU RGB+D, run python main.py recognition -c config/st_gcn/ntu-xsub/test.yaml To speed up evaluation by multi-gpu inference or modify batch size for reducing the memory cost, set --test...
Reminder ST-GCN has transferred toMMSkeleton, and keep on developing as an flexible open source toolbox for skeleton-based human understanding. You are welcome to migrate to new MMSkeleton. Custom networks, data loaders and checkpoints of old st-gcn are compatible with MMSkeleton. If you want ...
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