st-gcn代码 文心快码BaiduComate ST-GCN(Spatial Temporal Graph Convolutional Networks)是一种用于基于骨骼的动作识别的深度学习模型。它结合了图卷积网络(GCN)和时序卷积网络(TCN),用于处理动态骨骼数据。以下是对ST-GCN代码的详细解答: 1. 解释ST-GCN是什么 ST-GCN是一种图卷积网络,专门用于处理基于骨骼的动作...
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12 赞同 · 0 评论文章 jupyter 代码 in colab demo: https://colab.research.google.com/drive/1dVxpxwv4Ws5lupTeLy...
本文为我阅读论文 Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 和代码后的所思所想,仅代表我个人观点 2.普通卷积与图卷积 2.1 普通卷积 在理解图卷积之前,需要认识一下传统的卷积。对于一个3×3的卷积操作而言,相当于把3×3的卷积核在图像上滑动。每一次会有对应的9个数字...
st-gcn类一共定义了10次(论文中说9个st-gcn模块叠加是因为作者没把第一个看作st-gcn模块),代码如下: self.st_gcn_networks = nn.ModuleList((st_gcn(in_channels, 64, kernel_size, 1, residual=False, **kwargs0), # in_channel=3, kernel_size=(9, 3)st_gcn(64, 64, kernel_size, 1, **...
代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importargparseimport sysimport torchlightfrom torchlightimportimport_classif __name__=='__main__':parser=argparse.ArgumentParser(description='Processor collection')processors=dict()processors['recognition']=import_class('processor.recognition.REC...
ST-GCN训练自己的数据集代码实践问题记录 文章目录 1. 下载代码和安装相应的环境 2. 构建数据集 2.1 configs/utils/build_dataset_example.yaml 2.2 resource/category_annotation_example.json 2.3 mmskeleton/processor/skeleton_dataset.py 3. 训练数据集
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...
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...
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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...