人体骨架动力学为人体动作识别提供了重要的信息。传统的骨骼建模方法通常依赖于手工制作的部件或遍历规则,因此表达能力有限,难以泛化。 在这项工作中,我们提出了一种新的动态骨架模型,称为时空图卷积网络(ST-GCN),它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。 这种表达方式不仅提高了表达能力而且增强了泛...
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...
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 ...
赵冰冰/stgcn 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 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 :) ...
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...
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。
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...
图神经网络 常见问题 Q:课程在什么时间更新? A:课程更新频次以页面前端展示为准。购买成功后,课程更新将通过账号动态提示,方便及时观看。 Q:课程购买后有收看时间限制吗? A:购买后除不可抗力因素外,本课程长期有效,请您放心购买。 Q:原价购买课程后,如遇到优惠折扣,是否可以退还差价或重新购买? A:虚拟商品付款...
与传统方法相比，STGCN是首个将GNN应用于基于骨架的动作识别的模型。它通过图卷积的局部性和时间动态学习信息，有效避免了人工特征设计的复杂性，模型设计更为简单，并能学习到更佳的动作表示。STGCN旨在捕捉每个时间帧内空间变化（关节之间值的变化）与时间变化（关节值随时间的变化），以对视频进行特定...
深兰科技培训-什么是STGCN-VAE模型?这个技术将会如何改变未来?发布于 2021-08-25 12:59・IP 属地上海 · 1022 次播放 赞同1添加评论 分享收藏喜欢 举报 交通大学上海交通大学AI技术旷视MEGVIIAI初创青年晚报(音乐专辑) 写下你的评论... 暂无评论...