bash/content/st-gcn-master/tools/get_models.sh# 如果这个不管用就去上面我给的老哥的文章中找到模型,下载再上传到对应的位置(在st-gcn-master下的models里)。 7、运行demo !python main.py demo--video/content/st-gcn-master/resource/media/cuk2.mp4--openpose/content/openpose/build 这里我报了一个yaml...
在典型的图像结构中,我们是通过CNN卷积来抽取图像的特征。自然而然的也想要在图结构中实现类似的功能,也就是GCN。 1.2 实现思想 CNN的本质是有权重的聚合周边像素点的特征信息,把这种思想换算到GCN中,就是聚合图中相邻节点的特征信息,例如关键点1 可以通过 关键点0,2,5,8,11来更新特征信息。 那么如何实现呢?
配置ST-GCN体会_人工智能_Dongjiuqing的博客-CSDN博客blog.csdn.net/Dongjiuqing/article/details/89449688?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase 一...
在此基础上构建多层的时空图卷积,它允许信息沿着空间和时间两个维度进行整合。 要完成通过ST-GCN识别动作类别,首先要将原始视频数据通过openpose转化为骨骼点数据。完整流程为下图所示步骤。 SKELETON-BASED ACTION RECOGNITION MODELS Ref: https://github.com/open-mmlab/mmaction2/tree/master/configs/skeleton 这里主...
RDSJC / st-gcn Public forked from open-mmlab/mmskeleton Notifications Fork 0 Star 0 master Breadcrumbs st-gcn / README.md Latest commit HistoryHistory File metadata and controls Preview Code Blame 180 lines (144 loc) · 8.42 KB Raw Spatial Temporal Graph Convolutional Networks (ST-GCN)...
之前我用过两个链接都无法实现:https://github.com/yysijie/st-gcn(这个网上指导帖子比较多,但是我就差最后一步没有复现出来) https://github.com/open-mmlab/mmskeleton(这个网上指导帖子比较少,我自己捣鼓了几次,果断放弃) 当然你们也可以试一下他们的方法,也许是我太菜了,你们可以复现出来。
liangliu123/st-gcnPublic forked fromopen-mmlab/mmskeleton NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star1 Code Pull requests Actions Projects Security Insights Additional navigation options Files master config feeder
利用openpose提取自建数据集骨骼点训练st-gcn,复现st-gcn 0、下载st-gcn 参考: gitbub上fork后导入到gitee快些: st-gcn下载 也可以直接下载zip文件后解压 1、处理准备自己数据集 数据集要求将相同类别的视频放到同一文件夹,我这里用到一个较老的数据集:training_lib_KTH.zip,六种行为放到六个不同文件夹。
master 分支(1) 管理 管理 master 克隆/下载 HTTPSSSHSVNSVN+SSH 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。 提示 下载代码请复制以下命令到终端执行 为确保你提交的代码身份被 Gitee 正确识别,请执行以下命令完成配置 使用HTTPS 协议时,命令行会出现如下账号密码验证步骤。基于安全考虑,Gitee 建议配置并使用私人...
python main.py recognition -c config/st_gcn/ntu-xview/test.yaml Forcross-subjectevaluation inNTU RGB+D, run python main.py recognition -c config/st_gcn/ntu-xsub/test.yaml To speed up evaluation by multi-gpu inference or modify batch size for reducing the memory cost, set--test_batch_...