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...
动作识别-论文及源码_st-gcn 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,并将图卷积扩展为时空图卷积网络而捕捉这种时空的...
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...
论文链接: 代码链接: ST-GCN这篇论文算是GCN在骨骼行为识别里面的开山之作了,虽然他只是2018年发表的。这篇论文还给了很详细的代码,2019年发表在CVPR上的AS-GCN和2s-AGCN都是在该代码的基础上改进的。 我第一次读ST-GCN时,才开始接触GCN,给我的感觉就是超难懂,本来遇到很少这方面的,论文里面的公式又很难懂...
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。
简介 香港中大-商汤科技联合实验室的 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。 当前基于深度学习的动作识别领域主要是对于外观和光流进行建模,而在此之外容易想到...
然而，GCN（图卷积网络）在处理多通道输入时表现出的耦合聚集现象，与ST-GCN解耦合聚集的特性形成了鲜明对比。尽管GCN的邻接矩阵在训练过程中可以进行微调，但在每个epoch内对不同输入通道的响应仍保持一致性。这一区别在论文中得到了深入探讨，并通过实验验证了解耦合GCN的优越性。总结而言，本文以清晰的...
该问题的解决方案层在2016进行了研究,其中顺序由根节点周围邻居图中的图标注过程定义,本论文遵循这个思想来构造权重函数。我们不是给每个邻居节点一个唯一的标签,而是通过将联合节点v_{ti}的邻居集B(v_{ti})划分为固定数量的K个子集来简化过程,其中每个子集都有一个数字标签。因此,我们可以得到一个映射l_{ti}:...
提出了一种时空图卷积网络(ST-GCN),直接将骨架数据建模为...论文题目《基于双流结构的自适应图卷积网络的骨骼姿态识别》引言 1.引言 作者提出了双流自适应图卷积(2s-AGCN),在两个2个数据集上进行了大量的实验,都实现了最先进的性能。 贡献 1.提出