importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFprint('Use CUDA:',torch.cuda.is_available())# 种子值固定(可以不做)seed=123# Numpynp.random.seed(seed)# Pytorchtorch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic=T...
st_gcn(in_channels,64, kernel_size,1, residual=False, **kwargs0), st_gcn(64,64, kernel_size,1, **kwargs), st_gcn(64,64, kernel_size,1, **kwargs), st_gcn(64,64, kernel_size,1, **kwargs), st_gcn(64,128, kernel_size,2, **kwargs), st_gcn(128,128, kernel_size,1,...
(我这里电脑上已经有CUDA-11.3,但是后面发现版本不对应所以得降版本) cuda降版本 (1)安装相应文件pytorch版本 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch (gcc、g++降级) (2)安装cuda sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run 直接按q退出,accept,除了安装NVIDIA驱动选项输入n...
St-gcn 动作识别 理论+源码分析(Pytorch) +加关注 0 0
利用 LabelImg 标注工具手动标注人体的外接矩形框并标明类别（坐、站和跌倒），标注完成后保存为 xml ...
ST-GCN的分层级特性，消除了手工制作身体部位分配(Part Assignment)或遍历规则的需要。这不仅可以提高表达...
June. 1, 2018 - We update our code base and complete the PyTorch 0.4.0 migration. Visulization of ST-GCN in Action Our demo for skeleton based action recognition: ST-GCN is able to exploit local pattern and correlation from human skeletons. Below figures show the neural response magnitude ...
ST-GNN的Pytorch实现 首先要说明:为了用于演示我将使用大型科技公司的股市数据。虽然这些数据本质上不是图数据,但这种网络可能会捕捉到这些公司之间的相互依赖性,例如一个公司的表现(好或坏)可能反过来影响市场中其他公司的价值。但这只是一个演示,我们并不建议在股市预测中使用ST-GNN。
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列模型。
首先从open-mmalb/mmskeleton下载代码,然后在mmskeleton/doc/GETTING_STARTED.md中可以找到环境的安装步骤,主要是pytorch,python和cuda的版本一定要对上,可以参考我的另外一篇文章torch- torchvision- python版本对应关系和pytorch官网 2. 构建数据集 在这里我是自己构建的数据集,我将会就自己的过程进行总结。