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...
然而，GCN（图卷积网络）在处理多通道输入时表现出的耦合聚集现象，与ST-GCN解耦合聚集的特性形成了鲜明对比。尽管GCN的邻接矩阵在训练过程中可以进行微调，但在每个epoch内对不同输入通道的响应仍保持一致性。这一区别在论文中得到了深入探讨，并通过实验验证了解耦合GCN的优越性。总结而言，本文以清晰的...
ST-GCN是一种新的基于骨架的模型动作识别网络模型，建立了一组空间在骨架序列上的时间图卷积。在两个具有挑战性的大规模数据集，提出的ST-GCN优于之前最先进的骨架模型。此外，ST-GCN可以捕捉运动信息动态骨架序列是互补的RGB模式。基于骨架的组合模型基于框架的模型进一步提高了性能在动作识别。ST-GCN模型的灵活性为...
st-gcn win10 运行案例扯淡淡淡淡扯 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多4074 13 16:24:29 App 冒死上传!花12800买来的【OpenCV全套】教程,花费156个小时整理的OpenCV计算机视觉基础版全套视频教程,涵盖核心知识点,全程干货,无废话!-函数绘 920 7 6:52:15 App 附课件+源码|基于slowfast的【行为...
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。
接着，通过 ST-GCN 单元，交替的使用 GCN 和 TCN，对时间和空间维度进行变换：# N*M(256*2)/C(...
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...
st-gcn复现, 视频播放量 906、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 1、收藏人数 0、转发人数 4, 视频作者 PUBG刚仔, 作者简介 ,相关视频:etn赤藓糖醇的燃烧,一群害虫遭到“蟑肉炸弹”袭击会发生什么事?,【240集】少儿物理生物科学地理化学百科动画,据说:用专业实验设备就
ST-GCN 的人体时空图如下图所示。一帧图像中的人体骨架信息可以表示成 2D 或者 3D 的关节点坐标。研究人员在具有 个关节点,连续 帧图像的视频上构造了时空图 = ( , )。下面将从节点集和边集两方面介绍时空图的构…
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 Λ \Lambda Λ,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 Λ \Lambda Λ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...