图卷积GCN： 核心思想：图卷积GCN将卷积操作拓展到非欧氏空间，通过节点及其邻居的特征加权和来提取图结构中的信息。 操作过程： 构建邻接矩阵：每个节点的特征被赋予其邻接节点的特征加权和，这一过程通过构建邻接矩阵实现。 特征整合：通过矩阵乘法整合邻居节点的特征。 正则化：为了平衡节点的贡献...
为了平衡每一个节点的贡献,ST-GCN中提出了一个正则化的邻接矩阵,其过程如下:对于每一个邻接矩阵而言,我们创建一个对角矩阵\Lambda,它的每一行的值为该节点邻居节点数量的倒数,然后将之前的邻接矩阵与\Lambda点乘,得到正则化的邻接矩阵,通过该邻接矩阵,我们再用之前的特征矩阵相乘,会发现节点之间的权重被平均,如下图...
ST-GCN将GCN应用于基于骨架的人体行为识别系统中,在此基础上加入了对识别人体行为非常重要的关节之间的空间关系这一因素,以人体关节为节点,同时连接关节之间的自然联系和相同关节的跨连续时间联系,然后以此为基础构造多个时空图卷积层,沿时空维度进行集成信息。 故本项目通过搭建ST-GCN实现对视频时空流进行姿态估计和行为...
GNN: Group Neural Network 图神经网络，即结合图论与深度学习的网络结构。目前主要包含：Graph Convolutional Networks (GCN)、Graph Attention Networks、Graph Auto-encoder、Graph Generative Networks、Graph Spatial-Temporal Networks。最初的GNN网络，就是将点和边的特征一起传入网络中学习。2.3 GCN GCN：Graph Con...
本文通过深入浅出的方式，解密了图卷积GCN与时空图卷积ST-GCN的精髓，旨在为读者提供清晰的理解。普通卷积与图卷积是神经网络领域的核心概念，普通卷积在图像处理中有着广泛的应用，它通过滑动卷积核来提取特征。而图卷积则将这一概念拓展到非欧氏空间，通过节点及其邻居的特征加权和来提取图结构中的信息。...
故本项目通过搭建ST-GCN实现对视频时空流进行姿态估计和行为分类。最终可实现效果如下: 1、ST-GCN 介绍 ST-GCN是香港中文大学提出一种时空图卷积网络,可以用它进行人类行为识别。这种算法基于人类关节位置的时间序列表示而对动态骨骼建模,并将图卷积扩展为时空图卷积网络而捕捉这种时空的变化关系。
作为 ST-GCN's 的输入，节点 F(vti) 的特征向量是由 坐标向量 以及 预测的置信度构成的。我们在骨骼序列上构建 spatial-temporal graph 是有两个步骤：首先，在一帧上的节点，我们按照人体结构的连接性，用 edge 将其连接起来；然后，每一个节点，会在连续视频帧上，会被连接到相同的节点。the edge set E ...
1 GCN(图卷积网络结构) 1.1 基本图结构 18骨骼关键点 关键点的结构可以参考上图,可以看到实际上关键点的结构是一种图结构,而非欧式结构。图结构是一种非常直观的表征节点之间关系的结构,但是将它集成到深度学习中却带来一个问题,怎么计算和表征节点之间的关系?或者换句话说,怎么通过学习得到特征向量去做下游任务。
ST-GCN: Spatial Temporal Graph Convolutional Networks时空图卷积网络,这个网络结构来源于CVPR 2018年的一篇文章《Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition》,也就是基于时空图卷积网络来做人体动作识别。 今天,我们就来了解下...
ST-GCN的分层级特性，消除了手工制作身体部位分配(Part Assignment)或遍历规则的需要。这不仅可以提高表达...