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...
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...
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。 时域...
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。
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...
内容提示: Pytorch复现STGCN:基于图卷积时空神经⽹络在交通速度中的预测1:论⽂信息来⾃IJCAI 2018的⼀篇论⽂:《Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for TrafficForecasting 》1.1:论⽂思路使⽤Kipf & Welling 2017的近似谱图卷积得到的图卷积作为空间上的卷积操作,...
STGCN有多个时空卷积块组成,每一个都是像一个“三明治”结构的组成,有两个门序列卷积层和一个空间图卷积层在中间。 STGCN的架构有两个时空卷积块和一个全连接的在末尾的输出层组成。每个ST-Conv块包含了两个时间门卷积层,中间有一个空间图卷积层。每个块中都使用了残差连接和bottleneck策略。输入vt−M+1,…...
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...
[实战]时空图卷积(STGCN)实现交通流量预测,bilibili课堂,哔哩哔哩课堂,哔哩哔哩,Bilibili,B站,弹幕