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...
3 ST-GCN图卷积的代码解读 有了以上的理论基础,解读ST-GCN的代码就简单得多了 以下代码在人体骨架上实现,如下图: 对于邻接矩阵的定义,主要分三块:获取边,得到邻接矩阵,对邻接矩阵进行正则化 class Graph(): def __init__(self, max_hop=1, dilation=1): ...
本文是港中文大学发表在AAAI2018的一篇工作,应该是GCN应用在基于骨架的动作识别的开山之作,后续工作有很多,比如今年的CVPR2019的《Actional-Structural Graph Convolutional Networks for Skeleton-based Actio…
具体的体现在(2,8)(5,11)点的连接,这样的连接对结果没有影响,但是也不能简单地认为将OP中的节点pair改为st-gcn中的顺序就匹配了,因为不能忘记OP中的PAF的训练是按照(1,8)(1,11)进行训练的。
解读一:https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/ 解读二:https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1 下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章,特此摘录下来以飨读者。 解读一:https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/ ...
时空图卷积神经网络(st-gcn)论文解读,下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章,特此摘录下来以飨读者。解读一:https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/解读二:https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1
ST-GCN 网络结构 论文中给出的模型描述很丰满,要是只看骨架,网络结构如下:ST-GCN 网络结构 主要分...
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...
关于时空预测的深度学习模型论文分享:Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling 2822 -- 10:36 App 行人轨迹预测论文分享:Social LSTM Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces 1071 1 16:43 App 关于时空预测的深度学习论文:ADGCN 611 -- 15:55 App 时空预测论文分享:HA-STGN 2661 --...
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) Github代码:https://github.com/yysijie/st-gcn?一、简介 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...三个方面:1)我们提出ST-GCN,一个基于图的动态骨骼建模方法,这是首个用以完成本任务的基于图形的神经网络的应用...