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。...
ST-GCN这篇论文算是GCN在骨骼行为识别里面的开山之作了,虽然他只是2018年发表的。这篇论文还给了很详细的代码,2019年发表在CVPR上的AS-GCN和2s-AGCN都是在该代码的基础上改进的。 我第一次读ST-GCN时,才开始接触GCN,给我的感觉就是超难懂,本来遇到很少这方面的,论文里面的公式又很难懂。而且翻一翻别人的博客...
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...
同时,作者还引入了残差结构(一个CNN+BN)计算获得Res,与GCN的输出按位相加,实现空间维度信息的聚合。 利用TCN网络(实际上是一种普通的CNN,在时间维度的kernel size>1)实现时间维度信息的聚合。 上述ST-GCN模块的代码实现如下: defforward(self,x,A): res=self.residual(x) x,A=self.gcn(x,A) x=self.tcn...
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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
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...
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也取得了较大的性能提升。本文...
论文的卷积过程类似于CNN中的卷积核和感受野，通过选择合适的权重和范围，提取空间特征。同时，ST-GCN引入了注意力机制，通过学习性掩码增强特征表示。时间特征提取则借助于TCN，这是一种1D卷积，专注于时间维度。虽然ST-GCN有局限性，如只能聚焦局部特征和缺乏跨关节联系，但通过深入研究和实践，这些挑战...