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。...
获取预训练模型 我们提供了ST-GCN的预训练模型权重。可以通过运行以下脚本来下载模型: 1bash tools/get_models.sh 您也可以从GoogleDrive或百度云获取模型,并手动将其放入./models目录下。 演示 您可以使用以下命令运行演示: 离线姿态估计 1python main.py demo_offline [--video ${视频路径}] [--openpose $...
: 计算机视觉/计算机图形理论与应用 Shift-GCN是用于骨骼点序列动作识别的网络,为了讲明其提出的背景,有必要先对ST-GCN网络进行一定的了解。 ST-GCN网络 骨骼点序列数据是一种天然的时空图结构数据,具体分析可见[5,6],针对于这类型的数据,可以用时空图卷积进行建模,如ST-GCN[4]模型就是一个很好的代表。简单来...
在通用 GCN 公式化的基础上,我们还基于图像模型的灵感研究设计了图卷积核的新策略。 这项工作的主要贡献在于三个方面:1)我们提出 ST-GCN,一个基于图的动态骨骼建模方法,这是首个用以完成本任务的基于图形的神经网络的应用。2)我们提出了在 ST-GCN 中设计卷积核的几个原则,旨在满足骨骼建模的具体要求。3)在基...
GCN的骨骼动作识别毕设项目源码+模型+示例效果.zip 基于时空图卷积ST-GCN的骨骼动作识别毕设项目源码+模型+示例效果.zip基于时空图卷积ST-GCN的骨骼动作识别毕设项目源码+模型+示例效果.zip基于时空图卷积ST-GCN的骨骼动作识别毕设项目源码+模型+示例效果.zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok...
对于前端子任务,通过融合时空图卷积网络和长短期记忆网络,提出了一种有效的 ST-GCN-LSTM 模型。对于第二个子任务,采用YOLO v3模型进行手持物体识别。然后,我们构建了一个机器人与人类交互的框架。最后, "点击查看英文标题和摘要" 更新日期:2021-03-01 ...
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...
AAAI 2018大会在美国新奥尔良举行,期间提出了ST-GCN模型,用于基于人体骨架关键点的人类动作识别。该模型通过构建时空图和使用图卷积网络,有效提升了动作识别的性能,并在多个数据集上验证了其优越性。
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,香港中大-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...