代码地址:github.com/yysijie/st-g 网上也有部分小伙伴做了相关的解析,觉得挺不错的,链接如下: 下面我们将从(1)数据输入(2)网络结构两方面,通过结合论文和代码对ST-GCN进行解析。 2. 数据输入 2.1 数据结构 基于骨架的动作识别方法的一般输入为时间连续的人体骨架关键点,如下图1所示。 这些关键点可以通过openp...
Perface 本项目使用pytorch框架搭建一个简易ST-GCN模型,数据为NTU-RGB-D数据集。利用时序的2D/3D骨骼点信息进行分类。 理论部分参考文章: 除以七:ST-GCN论文精读,时空-图卷积神经网络,行为识别7 赞同 · 0 评论文章 jupyter 代码 in colab demo: https://colab.research.google.com/drive/1dVxpxwv4Ws5lupTeLy...
代码中kernel_size = A.size(0),A是(K, V, V)的邻接矩阵,那就是这个K了。在此K也被称为Siz...
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。 首先官方文档...
该模块的代码主要在graph.py文件中,在这个模块主要分了3类: 邻接矩阵的建立 归一化以及快速图卷积的与处理 权值的分组 7.1 邻接矩阵的建立 这里采用的是OpenPose的节点进行举例,需要指出的是作者的节点连接顺序与本来OP中提供的输出格式的连接顺序是不同的,具体的体现在(2,8)(5,11)点的连接,这样的连接对结果没...
2、上传在github上下载的st-gcn代码到mydrive并解压到content目录下。 传送门在这:github:https://github.com/1zgh/st-gcn 3、导入openpose的代码: importosfromos.pathimportexists,join,basename,splitext git_repo_url='https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git'project_name=splitext(base...
7.1 下载PaddleVideo代码 In [ ] # 进入到gitclone 的PaddleVideo目录下 %cd ~/work/ #从Github上下载PaddleVideo代码 !git clone -b release/2.1.1 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo.git # 若网速较慢,可使用如下方法下载 #!git clone -b release/2.1.1 https://hub.fastgit.org/PaddlePaddle...
About 改进的st-GCN代码 Resources Readme Activity Stars 22 stars Watchers 1 watching Forks 2 forks Report repository Releases No releases published Packages No packages published Languages Python 96.6% Shell 3.4% Footer © 2024 GitHub, Inc. Footer navigation Terms Privacy Security ...
⽂章链接:Github 代码:? 由于该项⽬是基于openpose实现的,环境的配置⽐较复杂,为了顺利跑起程序,在docker_hub试着搜索有没有相关镜像,果然有 直接拉去镜像 docker pull heegreis/st-gcn:2080ti 创建相关容器 nvidia-docker run --name=st-gcn -i -t heegreis/st-gcn:2020ti /bin/bash 进⼊...
需创建一个定制的,确保关键点连接关系的一致性。然后,调整训练参数以适应您的数据集特性,包括学习率、批量大小等。当所有准备工作就绪后,您可以通过执行训练代码开始训练过程。值得注意的是,训练过程中模型会在work_dir中按每10个epoch保存一次。完成训练后,您可以测试生成的模型以评估其性能。