Yan, Sijie, Yuanjun Xiong, and Dahua Lin. "Spatial temporal graphconvolutional networksfor skeleton-based action recognition."Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence. Vol. 32. No. 1. 2018. 该模型创建了ST-GCN,通过对人体关键点(骨骼点)使用ST-GCN实现目标人物的行为识别。手撕代...
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...
注意将配置文件路径替换为你自己的配置文件路径。 训练过程中,模型会定期保存(默认每10个epoch保存一次),你可以在work_dir目录下找到保存的模型文件。 七、模型测试 训练完成后,你可以使用测试集对模型进行测试。测试过程与训练过程类似,但你需要使用测试配置文件(如test.yaml)并指定模型权重文件。 python main.py re...
1git clonehttps://github.com/yysijie/st-gcn.git;cd st-gcn 2cd torchlight; python setup.py install; cd .. 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...
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。...
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...
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。本文...
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...
本案例通过选择ST-GCN来完成对花样滑冰中动作姿态的识别任务 该模型由香港中文大学-商汤科技联合实验室在AAAI 2018 录用论文「Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition」中提出,不仅为解决基于人体骨架关键点的人类动作识别问题提供了新颖的思路,在标准的动作识别数据集上也取得...
搭建S-GCN模型 所谓ST-GCN的S和T就是空间和时间。为了模仿2D卷积,我们需要设置滑动窗口。在时间维度上其实这个操作相当简单,因为它是一个时序信息;在空间上稍复杂,因为它是一个图信息。因此我们分两步构建ST-GCN。先构建S-GCN: classSpatialGraphConvolution(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channe...