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。...
ST-GCN是香港中文大学提出一种时空图卷积网络,可以用它进行人类行为识别。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,并将图卷积扩展为时空图卷积网络而捕捉这种时空的变化关系。 1.1 模型通道 基于骨架的数据可以从动作捕捉设备中获得,也可以从视频中获得姿态估计算法。通常数据是一个坐标系序列,每个坐标...
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...
关于图卷积神经网络,可参阅文章:SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 放弃标注修改 提出通过将图神经网络扩展到时空图模型(称为时空图卷积网络(ST-GCN))来设计用于动作识别的骨架序列的通用表示。如图1所示,该模型建立在一系列骨架图之上,其中每个节点对应于人体的一个关节。有两种类型的边,...
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...
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...
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。简单来说,ST-GCN是在空间域上采用图卷积的方式建模,时间域上用一维卷积进行 论文笔记--Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-...
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...
建立ST-GCN网络模型,其中in_channels (int)表示输入序列数据中的通道数; out_channels (int)表示卷积产生的通道数; kernel_size (tuple)为时态卷积核和图卷积核的大小; stride (int,可选)为时间卷积的步幅。默认值:1; dropout (int,可选)为最终输出的辍学率。默认值:0; ...
ST-GCN(Spatial Temporal Graph Convolutional Networks)作为一种基于图卷积的行为识别模型,因其能够有效地捕捉人体关节间的空间和时间依赖关系而备受关注。本文将详细介绍如何使用ST-GCN训练自建的行为识别数据集。 一、环境配置与代码下载 首先,你需要下载ST-GCN的官方实现代码,并配置好相应的环境。可以通过以下命令克隆...