我们的实验表明,STGCN模型在多个真实世界交通数据集上均优于现有的最先进方法,成功捕捉了复杂的时空相关性。 未来展望 我们将继续优化模型,以实现更高的预测精度,并探索其在其他领域(如公共交通、物流等)的应用潜力。 ️ 模型架构图 ![STGCN架构] 获取代码:欢迎访问我们公众号AI代码Insights,探索更多功能并参与讨...
STGCN是一种用于基于骨架行为识别的新方法，其主要特点和贡献如下：解决传统骨骼建模方法的局限性：STGCN旨在开发一种有效且具有原则性的方法来构建动态骨架模型，并用于动作识别。通过自动学习数据中的时空模式，超越了以往方法的局限性。增强表达能力和泛化能力：STGCN不仅提高了模型的表达能力，还增强了其...
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...
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...
简介:本文介绍了时空图卷积网络(STGCN)这一深度学习框架,重点阐述了其在交通预测领域的应用。STGCN结合图卷积与因果卷积,提取时域和空间域特征,为复杂的交通流问题提供了有效的解决方案。通过实例和图表,本文解释了STGCN的工作原理,展示了其在实践中的优越性能,并为读者提供了可操作的建议和解决方法。
The PyTorch implementation of STGCN from the paper Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting. Paper https://arxiv.org/abs/1709.04875 Citation @inproceedings{10.5555/3304222.3304273, author = {Yu, Bing and Yin, Haoteng and Zhu, Zhanxing}, title ...
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网络结构包括时域和空域卷积块，前者沿时间轴进行一维卷积，后者则在每个时间步的图上进行。输出层包括时域卷积层和全连接层，通过残差连接优化学习过程。实验结果显示，STGCN优于ARIMA、传统机器学习方法和GCGRU，尤其在处理速度变化和低点预测时表现更佳，且在模型训练速度和参数数量上也具有优势。
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。
gnn的相关工作就不看了,都是一些老生常谈了,因为stgcn是第一篇用gnn解决骨架动作识别问题的,所以没有什么历史的用gnn做骨架动作识别的介绍。 看下历史上基于骨架的动作识别是怎么做的具体。 人体的骨骼和关节轨迹对光照变化和场景变化具有鲁棒性,并且由于高度准确的深度传感器或姿态估计算法很容易获得 [Shotton et ...