近日，香港中大-商汤科技联合实验室的最新 AAAI 会议论文「Spatial Temporal Graph Convolution Networks for Skeleton Based Action Recognition」提出了一种新的 ST-GCN，即时空图卷积网络模型，用于解决基于人体骨架关键点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。...
: 计算机视觉/计算机图形理论与应用 Shift-GCN是用于骨骼点序列动作识别的网络,为了讲明其提出的背景,有必要先对ST-GCN网络进行一定的了解。 ST-GCN网络 骨骼点序列数据是一种天然的时空图结构数据,具体分析可见[5,6],针对于这类型的数据,可以用时空图卷积进行建模,如ST-GCN[4]模型就是一个很好的代表。简单来...
由于ST-GCN在不同节点上共享权重,因此保持输入数据的比例在不同节点上保持一致非常重要。在实验中,将数据进行正则化在输入到batch normalization。ST-GCN模型由九层时空图卷积组成。前三层输出64通道数,中间三层输出128通道,最后三层输出256层通道数。一共有9个时间卷积核,在每一个ST-GCN使用残差链接,使用dropout进行...
获取预训练模型 我们提供了ST-GCN的预训练模型权重。可以通过运行以下脚本来下载模型: 1bash tools/get_models.sh 您也可以从GoogleDrive或百度云获取模型,并手动将其放入./models目录下。 演示 您可以使用以下命令运行演示: 离线姿态估计 1python main.py demo_offline [--video ${视频路径}] [--openpose $...
近日,港中大-商汤科技联合实验室的最新 AAAI 会议论文「Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition」提出了一种新的 ST-GCN,即时空图卷积网络模型,用于解决基于人体骨架关键点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
导语:港中文 AAAI 会议论文提出了一种新的 ST-GCN,即时空图卷积网络模型,用于解决基于人体骨架关键点的人类动作识别问题。 雷锋网 AI 科技评论按:第 32 届 AAAI 大会(AAAI 2018)日前在美国新奥尔良进行,于当地时间 2 月 2 日至 7 日为人工智能研究者们带来一场精彩的学术盛宴。AAAI 2018 今年共收到论文投稿...
搭建S-GCN模型 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_channe...
本图文案例通过复现MindX SDK口罩识别应用,详细展示了通过MindStudio进行MindX SDK应用开发的全流程,内容包含MindStudio部署安装、MindX SDK工程创建、动态骨架识别应用模型代码展示、pipeline功能介绍和Modelarts训练展示。 1.2案例内容重点技术环节 本图文案例重点分析和展示MindX SDK应用开发技术环节。
对于前端子任务,通过融合时空图卷积网络和长短期记忆网络,提出了一种有效的 ST-GCN-LSTM 模型。对于第二个子任务,采用YOLO v3模型进行手持物体识别。然后,我们构建了一个机器人与人类交互的框架。最后, "点击查看英文标题和摘要" 更新日期:2021-03-01
基于时空图卷积ST-GCN的骨骼动作识别毕设项目源码.zip基于时空图卷积ST-GCN的骨骼动作识别毕设项目源码.zip基于时空图卷积ST-GCN的骨骼动作识别毕设项目源码.zip基于时空图卷积ST-GCN的骨骼动作识别毕设项目源码.zip 基于时空图卷积ST-GCN的骨骼动作识别毕设项目源码+模型+示例效果.zip 基于时空图卷积ST-GCN的骨骼动作识...