2.复现精度 3.数据集 4.环境依赖 5.快速开始 训练: 测试: 模型导出 Inference推理 TIPC基础链条测试 6.模型信息 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 PYSKL: Towards Good Practices for Skeleton Action Recognition(基于Paddle复现STGCN++) 1.简介 本文作...
实验中,我们将Pytorch复现的STGCN模型与原始STGCN进行对比,结果显示我们的模型具有更高的预测准确性和鲁棒性。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...
sys.path.append('{}/build/python/openpose/Release'.format(self.arg.openpose)) os.environ['PATH'] = os.environ['PATH'] + ';' + 'D:/coding/openpose/build/x64/Release;' + 'D:/coding/openpose/build/bin;' 至此复现stgcn demo完毕。 编辑于 2023-03-17 12:53・IP 属地江苏 ...