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...
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...
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。...
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。本文...
简介本仓库包含论文《用于基于骨架的动作识别的空间时间图卷积网络》的相关代码、数据集和模型。 ST-GCN 动作识别演示我们的基于骨架的动作识别演示展示了ST-GCN如何从人体骨架中提取局部模式和关联性。下图显示了我们ST-GCN最后一层中每个节点的神经响应幅度。
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...
笔记: 作者将图卷积网络扩展到时空图模型,提出了ST-GCN,基于图的框架去对动态人体骨架进行建模。该模型建立在骨架图构成的... edges)它将连续两帧中相同节点连接起来,并且时空图卷积网络中的很多层也根据此建立了起来,这就使得信息在时间和空间域被整合起来了,能够获取到更多的有效信息。 在ST-GCN中提出了一些...
针对当下基于图像的传统跌倒检测算法难以提取时域动作特征所导致的模型检测过程中所存在无法提取动态信息问题,建立了一种基于关节点提取和改进的ST-GCN模型的实时跌倒检测算法.首先根据姿态识别算法Alphapose提取视频中人体的骨架关节点信息;然后对时域中的骨架关节点序列进行Kalman滤波估计,得到稳定变化的人体时空图;最后在传...
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STGCN模型文件(更新) STGCN模型文件 图卷积必备模型文件(已更新),结果比原始有优化 包括三种模型文件:st_gcn.kinetics.pt、st_gcn.ntu-xsub.pt、st_gcn.ntu-xview.pt openpose获取姿态文件,可采用新的姿态估计模型,好的姿态数据对动作识别会有提升 双流法对结果也会有优化,但目前结合的不够理想 stgcn在谷歌...