: 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...
ST-GCN 的人体时空图如下图所示。一帧图像中的人体骨架信息可以表示成 2D 或者 3D 的关节点坐标。研究人员在具有 个关节点,连续 帧图像的视频上构造了时空图 = ( , )。下面将从节点集和边集两方面介绍时空图的构…
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。...
1cd st-gcn 2unzip <st-gcn-processed-data.zip路径> 否则,如果您想自己处理原始数据,请参考以下指南。 Kinetics-skeleton Kinetics是一个基于视频的动作识别数据集,只提供原始视频剪辑而无骨架数据。为了获得关节位置,我们首先将所有视频调整为340x256的分辨率并将帧率转换为30 fps,然后通过Openpose从每帧中提取骨架...
解读:基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN(时空图卷积网络模型) 本文为 AAAI 2018 录用论文「Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition」,香港中文大学提出一种时空图卷积网络,并利用它们进行人类行为识别。这种算法基于人类关节位置的时间序列表示而对动态骨骼建模,并将图卷积扩展...
时空图卷积神经网络(st-gcn)论文解读,下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章,特此摘录下来以飨读者。解读一:https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/解读二:https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1
本论文正是针对这个任务提出了一种全新的深度学习模型,我们称之为「时空图卷积网络」(ST-GCN)。 构建时空图 ST-GCN 的基础是时空图结构。从骨架关键点序列构建时空图 (spatial-temporal graph) 的想法来源于我们对现有的骨架动作识别方法以及图像识别方法的观察。我们发现,现有的基于骨架的动作识别方法中为了提高识别...
作者:颜思捷,熊元骏,林达华文章链接:https://arxiv.org/abs/1801.07455Github 代码:https://github.com/yysijie/st-gcn 简介 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...
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...
解读一:https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/ 解读二:https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1 下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章,特此摘录下来以飨读者。 解读一:https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/ ...