ST-GCN不同于这些方法,虽然强调了人体关节建模的重要性,但这些部分一般使用领域知识明确分配指定。ST-GCN将GCN应用于基于骨架的人体行为识别系统中,在此基础上加入了对识别人体行为非常重要的关节之间的空间关系这一因素,以人体关节为节点,同时连接关节之间的自然联系和相同关节的跨连续时间联系,然后以此为基础构造多个时...
ST-GCN中的GCN属于图分类，且采用的是空间方法。2.4 ST-GCN ST-GCN：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks时空图卷积网络，是在GCN的基础上提出的。核心观点是将TCN与GCN相结合，用来处理有时序关系的图结构数据。网络分为2个部分：GCN_Net与TCN_Net。GCN_Net对输入数据进行空间卷积，即不考虑时间的因素...
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...
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?
ST-GCN是一种新的基于骨架的模型动作识别网络模型，建立了一组空间在骨架序列上的时间图卷积。在两个具有挑战性的大规模数据集，提出的ST-GCN优于之前最先进的骨架模型。此外，ST-GCN可以捕捉运动信息动态骨架序列是互补的RGB模式。基于骨架的组合模型基于框架的模型进一步提高了性能在动作识别。ST-GCN模型的灵活性为...
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。 触摸头部 坐下 脱鞋 进食 投踢他人 掷锤 清洁与抓举 拉力器 太极拳 抛球 上一行结果来自NTU-RGB+D数据集,第二行来自Kinetics-skeleton数据集。‘ ...
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...
ST-GCN:自建行为识别数据集训练指南 引言 行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,广泛应用于视频监控、人机交互、体育分析等场景。ST-GCN(Spatial Temporal Graph Convolutional Networks)作为一种基于图卷积的行为识别模型,因其能够有效地捕捉人体关节间的空间和时间依赖关系而备受关注。本文将详细介绍如何使用ST-GCN...
作者在两个性质迥异的骨架动作识别数据集上进行了实验来验证 ST-GCN 的性能。 第一个数据集是 Kinetics-Skeleton,它来自于最近由 Google DeepMind 贡献的 Kinetics 视频人类动作识别数据集。我们使用 OpenPose 姿态估计软件得到视频中所有的骨架关键点信息来构成 Kinetics-Skeleton。该数据集共有约 30 万个视频与 400...
ST-GCN（时空图卷积网络）结合了时间序列分析与图卷积的优势，尤其适用于人体骨架动作识别任务。通过构建邻接矩阵、实现图卷积操作，并通过代码解读具体实现过程，文章为读者提供了从理论到实践的全面指导。然而，GCN（图卷积网络）在处理多通道输入时表现出的耦合聚集现象，与ST-GCN解耦合聚集的特性形成了...