在这项工作中,我们系统地研究了这一模式,旨在开发一种有原则和有效的方法来建模动态骨架,并利用它们进行动作识别。 动态骨架形态可以自然地用人体关节位置的时间序列表示,可以是二维坐标或三维坐标。然后通过分析人体动作模式来识别人体动作。早期使用骨骼进行动作识别的方法只是简单地利用单个时间步长的关节坐标来形成特征...
虚拟现实与游戏:在虚拟现实和游戏领域,STGCN可以识别用户的动作,实现更自然的交互。 结论 STGCN作为一种创新的深度学习模型,在动作识别领域展现了强大的潜力。通过本文的介绍,读者可以了解STGCN的基本原理、复现方法及其在实际应用中的价值。希望这些信息能够帮助读者更好地理解和应用STGCN,推动动作识别技术的发展。 注...
github.com/hazdzz/STGCN交通流预测分为短时间(5-30分钟),中长时间(30分钟开外),许多简单的预测方法,比如线性法可以很好滴预测短时间,但是长时间的捉襟见肘(因为更大的时间窗口带来更多复杂度)。预测主要分为两个流派:手工建模法&数据驱动,2023年了,手工派old school虽然硬核专业,性价比对于年轻人不高。Data ...
具体来说,我们的模型在平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)等指标上均优于原始STGCN。通过实验结果的分析,我们发现Pytorch复现的STGCN模型在预测交通速度方面具有以下优点:首先,我们有效地提高了STGCN的训练效率;其次,我们的方法能够更好地捕捉交通数据中的时空依赖性;最后,我们的模型在预测精度和鲁棒性方面也得到了显著...
训练STGCN中的知识点 STGCN输入 输入的格式为(num_samples, num_nodes, num_timesteps_train, num_features)(batch, 节点数, 连续时间片个数, 节点特征维度) STGCN结构 STGCN 的结构如下,两层时空卷积块和一层时域卷积块。 时空卷积块(图中的中间部分)又是由两个时域卷积块夹着一层空域卷积构成的。
hazdzz/STGCN 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 main 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支1 标签0 hazdzzUpdate main.py132a94d3个月前 ...
STGCN 在《Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting》这篇文章中,数据输入的形式是时空图结构,旨在捕捉交通网络中空间和时间上的依赖关系。具体而言,数据输入不仅包含交通网络中各个监控站点的交通信息,还要结合这些站点之间的连接关系(空间依赖)和时间序列数据(...
新一代Phy-STGCN模型攻克复杂系统动态预测难题,性能指标刷新SOTA! 近期,某顶刊一区收录的研究显示,融合物理信息神经网络与图神经网络的混合架构正在引发范式变革——通过PINN的物理规律嵌入优势与GNN的时空关联建模能力,该框架在涡轮机组故障预警和电网态势感知等场景中实现了预测精度97%的跨越式提升。值得注意的是,这种...
STGCN算法介绍,使用PGL实现路网交通、传染病传播趋势(官方baseline的详细注释)两个时空序列场景的预测。 深渊上的坑 11枚 AI Studio 经典版 1.8.0 Python3 中级深度学习回归 2020-06-25 23:21:16 版本内容 数据集 Fork记录 评论(9) 运行一下 PGL:STGCN时空序列预测初探 2020-06-27 15:04:58 请选择预...
动作识别在视频理解中发挥着重要作用,其中,人体骨骼动力学为人体动作识别传递了重要信息。基于骨架的动作识别近年来一直是计算机视觉和深度学习领域中的一个研究热点,而ST-GCN属于是一篇开山之作,许多地方做的比较基础所以有很多可以提升的地方,之后的2S-AGCN还有ST-GCN++等都是基于它的改进,不过对于想要学习基于骨架行...