STGCN在训练过程中需要大量的动作视频数据。你可以使用公开的数据集,如Kinetics、NTU RGB+D等。 使用OpenPose对视频进行处理,提取出每一帧的关节点坐标。 修改配置文件: 根据你的环境和数据集修改STGCN的配置文件,如路径设置、模型参数等。 训练与测试: 使用PyTorch加载STGCN模型,并加载准备好的数据集。 进行模型训...
在每一轮epoch中,会依次使用这三个函数,他们是先将梯度归零(optimizer.zero_grad()),然后反向传播计算得到每个参数的梯度值(loss.backward()),最后通过梯度下降执行一步参数更新(optimizer.step())。 optimizer.zero_grad():因为训练的过程通常使用mini-batch方法,所以如果不将梯度清零的话,梯度会与上一个batch的...
训练函数简述 视频课 5分 7 网盘提取码 视频课 2分6秒 相关推荐 [实战]UNet(SunNet)实现图像变化识别 unet实现物体(遥感图像)变化检测 2618播放/共8课时 [实战]手把手实现一个扩散模型(DDPM) diffusion模型代码解构 1.3万播放/共10课时 【唐宇迪】目标检测YOLO系列算法 目标检测YOLO系列算法网络架构改进细节源码解...
242s。stgcn是指STGCN时空图卷积网络，训练时间是242s，感兴趣的网友可前往咨询。时间是物质的永恒运动、变化的持续性、顺序性的表现，包含时刻和时段两个概念。
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提升。尽管我们的研究取得了一些成果,但仍存在一些不足之处。例如,在数据预处理阶段,...
ST-GCN网络架构与训练 至此,已经实现了基于openpose提取人体关键点,根据关键点建立时间-空间graph,再重新定义时间-空间graph上的卷积方法。最后进行网络架构设计和训练设计。 1、由于在同一层GCN中,不同的节点共享权重矩阵,因此要保持输入数据的规模是一致的。所以再输入数据时先进行一次批规范化Batch-Normalization。 2...
操作过程与CNN类似,一维卷积作用在seq_len=24维度,最终变成16。随后,为了得到每个变量的输出,我们简单地将13个变量各自的(16, 32)经过13个不同的全连接层。 IV. 模型训练/测试 这点与前面一致,不再赘述。 预测效果相当不错: 预测效果示意图(只给出前6个变量): V. 代码 后续考虑整理公开。 ・四川...
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。
ST-GCN模型采用了时空卷积神经网络，通过卷积层实现对时间和空间信息的高效提取，与传统模型相比，其参数更少且训练速度更快。该模型包括两个时空图卷积块（ST-Conv Block）和一个输出全连接层。每个时空图卷积块由两个时间门控卷积和一个空间图卷积组成，实现对时间和空间特征的提取。模型的核心在于时空...
pip安装依赖、获取预训练模型、数据处理,stgcn的readme中写的很详细,一直到训练,测试都很顺利,其中训练这一步需要按照自己的实际情况设置显卡数量(源码中是四个),batchsize也需要调整。 编译openpose stgcn的demo是输入视频识别骨骼点然后gcn进行动作识别分类 这里边需要用到openpose 步骤 blog.csdn.net/xuelanlin 参...