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的训练代码提供了数据转换的脚本(如kinetics_gendata.py),用于将原始数据集转换为模型训练所需的格式(如npy和pkl文件)。然而,由于你的数据集是自建的,因此你需要修改这些脚本以适配你的数据集格式。 主要修改点包括: 数据读取路径 关键点个数 观测人数(num_person_in)和输出人数(num_person_out) 最大帧数...
为了平衡每一个节点的贡献,ST-GCN中提出了一个正则化的邻接矩阵,其过程如下:对于每一个邻接矩阵而言,我们创建一个对角矩阵\Lambda,它的每一行的值为该节点邻居节点数量的倒数,然后将之前的邻接矩阵与\Lambda点乘,得到正则化的邻接矩阵,通过该邻接矩阵,我们再用之前的特征矩阵相乘,会发现节点之间的权重被平均,如下图...
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,...
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网络训练好之后要达到的效果就是：用户提供一段视频，网络会输出视频中人的动作分类。类似于上图中的视频，如何来识别视频中的人在做什么动作呢? 视频其实就是一帧一帧的图片拼接而成的，而传统处理图像识别的网络最常用的就是CNN（卷积神经网络），那ST-GCN是否跟CNN有关系呢？为什么要使用这个网络呢？可以...
1 GCN(图卷积网络结构) 1.1 基本图结构 18骨骼关键点 关键点的结构可以参考上图,可以看到实际上关键点的结构是一种图结构,而非欧式结构。图结构是一种非常直观的表征节点之间关系的结构,但是将它集成到深度学习中却带来一个问题,怎么计算和表征节点之间的关系?或者换句话说,怎么通过学习得到特征向量去做下游任务。
提出ST-GCN，它通用基于图形且适用于建模动态骨架，这是第一个将基于图的神经网络应用于此任务的模型。
图神经网络快速入门教程(GNN/GCN) 1.1万 35 15:56 App 图神经网络GCN从理论到底层实现与项目实战 1 19.7万 2277 1:11:45 App 10 多层感知机 + 代码实现 - 动手学深度学习v2 691 -- 12:55 App GCN简介 98 -- 0:39 App ST-GCN + 神里凌华 1479 1 1:50 App openpose + st-gcn 3306 3...
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...