训练过程中,模型会定期保存(默认每10个epoch保存一次),你可以在work_dir目录下找到保存的模型文件。 七、模型测试 训练完成后,你可以使用测试集对模型进行测试。测试过程与训练过程类似,但你需要使用测试配置文件(如test.yaml)并指定模型权重文件。 python main.py recognition -c config/st_gcn/kinetics-skeleton/te...
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,...
在开始训练前，您需要准备符合kinetics-skeleton格式的行为数据。这个数据集包含视频中的姿态信息和行为标签，以及相应的json文件，详细步骤可在相关资源中找到。提取数据后，将其转换为st-gcn训练所需的npy和pkl文件，这可以通过自带的tools/kinetics_gendata.py脚本完成，但需根据您的自建数据集进行相应参数...
框架间的边缘连接连续框架之间的相同节点,关节坐标用作ST-GCN的输入。 Intro创新点部分: 那Intro说了这么多也该结尾了,会议文章intro结尾的惯例,来三个创新点: 1)提出了ST-GCN,这是一个基于图的动态骨架建模的通用模型 2)提出了ST-GCN中卷积核的设计原则,以满足骨架建模的特定需求 3)SOTA啦 Realated: 相关工...
整个模型通过反向传播，以端到端的方式进行训练。现在，介绍ST-GCN模型中的组件之Skeleton Graph ...
ST-GCN基于骨骼的动作识别模型 模型简介 ST-GCN是AAAI 2018提出的经典的基于骨骼的行为识别模型,通过将图卷积应用在具有拓扑结构的人体骨骼数据上,使用时空图卷积提取时空特征进行行为识别,极大地提升了基于骨骼的行为识别任务精度。 PPSIG:Paddlesports ST-GCN动作识别 项目是准备给大家逐步理解ST-GCN的学习项目。 数据...
因此,ST-GCN 的输入是图节点的联合坐标向量。这可以被认为是一个基于图像的 CNN 模拟,其中输入由 2D 图像网格上的像素强度矢量形成。对输入数据应用多层的时空图卷积操作,可以生成更高级别的特征图。然后,它将被标准的 SoftMax 分类器分类到相应的动作类别。整个模型用反向传播进行端对端方式的训练。现在,我们将...
简单轻量模型。 ST-GCN模型非常简洁,容易理解。作为骨骼点动作识别开山之作,以简单的网络结构就可以完成复杂任务,并且达到不错的效果。具体实现过程中,整个模型核心部分仅仅涉及到三个卷积核。正因如此,训练效率也大大提升。 2 项目难点 时空序列视频内容分类的模型较少 以帧为最小单位的光流法分类参数多,难以训...
分别在时域、空间上进行GCN 2 论文特点 图卷积的应用 只使用人体节点来进行动作预测,使得模型范化能力、容错能力大大增加。但是我在学习这篇产生了一个疑问: 先对视频进行skeleton的提取,然后只对节点数据进行train或者预测,这样虽说是有其优点,但是否会丢失色彩、环境、细节表达的信息呢?
解读:基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN(时空图卷积网络模型) 的人类动作识别问题。该方法除了思路新颖之外,在标准的动作识别数据集上也取得了较大的性能提升。图1ST-GCN最末卷积层的响应可视化结果图近年来,人类动作识别已经成为一个活跃的研究领域,它在视频...通道数,中间三层输出128通道,最后三层输出256层通道数。