但是对于上文构造的一般图,没有这样的隐式排列。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...
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。而且翻一翻别人的博客...
ST-GCN论文在骨骼行为识别领域的影响力不容忽视，它是2018年发布的GCN应用的里程碑，且公开了详尽的代码，后续如AS-GCN和2s-AGCN都在此基础上进行了深化。初读时，由于其复杂性，尤其是对于GCN新手来说，理解难度颇大，连博客作者也表示对其公式感到困惑。但深入研究AS-GCN和2s-AGCN后，对ST-GCN的...
【论文学习】ST-GCN:Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
ST-GCN论文简读以及复现 复现 普通卷积与图卷积 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个数字相乘之后相加,然后得到一个最终的值。 在这里,换一个角度来看,图像上的每一个数字都是一个特征,而卷积的...
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...
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 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...
使用ST-GCN的网络结构进行人体动作识别,论文中在NTU-RGB+D数据集的x_sub模式下识别精度达到81.5%,NTU-RGB+D数据集的x-view模式下识别精度达到88.3%,优于传统的人体动作识别网络。 团队工作亮点 ST-GCN的技术延展-动作生成 基于对ST-GCN在人体动作识别上的效果,我们将ST-GCN网络与VAE网络结合。目的在于获取人体动...
前部分讲了ST-GCN是什么,那我们回归到ST-GCN的具体应用上,首次提出ST-GCN是用来做人体动作识别,即通过一段视频来判断其中人的动作,也就是人体动作识别。 数据集:论文中使用的数据集为NTU-RGB+D,包含60种动作,共56880个样本,其中有40类为日常行为动作,9类为与健康相关的动作,11类为双人相互动作。数据集已经将...
1 论文framework 使用openPose对数据进行pose节点的预测 将pose节点构造成Graph 分别在时域、空间上进行GCN 2 论文特点 图卷积的应用 只使用人体节点来进行动作预测,使得模型范化能力、容错能力大大增加。但是我在学习这篇产生了一个疑问: 先对视频进行skeleton的提取,然后只对节点数据进行train或者预测,这样虽说是有其...