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...
分别在Kinetic数据集和NTU-RGB+D数据集上进行实验。 4.2 消融实验 主要关于时空图卷积神经网络、分区策略、可学习边界重要性权重三方面的研究。 4.3 和SOTA对比 详细内容见论文实验。 5. 总结 该篇论文通过时空图卷积来提取骨架序列特征,同时指出了基于骨架信息可以捕捉到运动信息从而弥补RGB模态信息。 而关于细节的把...
更具体的,原文中使用到的NTU RGB-D或Kinetics数据集 最后被处理成这样 (batchsize, 3, 300, 18, 2) channel = 0 的部分对应的是归一化到[-0.5, 0.5]范围的关节点的x坐标,每个关节点对应1个scaler 的 特征 channel = 1 的部分对应的是归一化到[-0.5, 0.5]范围的关节点的y坐标,每个关节点对应1个scale...
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，还增强了其泛化能力。在Kinetics和NTURGBD两个大型数据集上实现了实质性的性能提升。基于图的通用公式：STGCN构...
在Kinetics和NTU-RGBD两个大型数据集上，与主流方法相比，ST-GCN实现了实质性的性能提升。人体动作识别在视频理解中起着关键作用，是当前研究的活跃领域。人体行为可以由多种模式识别，包括外观、深度、光流和身体骨骼。动态人类骨骼能够传达与其它模式互补的重要信息。然而，动态骨架的建模尚未得到充分关注。
代码分析 源码解读 总结 论文最后一部分就是各种比较实验了,得出ST-GCN在NTU-RGB+D数据集上效果优异,但在kinetics数据集表现一般的结论,论文分析说可能是因为ST-GCN没有充分考虑人物与背景的互动关系所致。 标签Python, 学习, 深度 发表回复 要发表评论,您必须先登录。友情...
python -u main.py --validate -c configs/recognition/stgcn_plusplus/stgcn_plusplus_ntucs.yaml --seed 9999 validate: 开启验证 -c: 模型配置路径 seed: 随机种子 测试: 使用最优模型进行评估. 最优模型下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1X8-M1IzEQqu1s_wtYtLFyw 提取码: s8eo In [ ...
modify stgcn-ntu60 (#1914) 4853d1d ly015 pushed a commit that referenced this pull request Oct 14, 2022 modify stgcn-ntu60 (#1914) 897290f Dai-Wenxun deleted the stgcn branch October 14, 2022 14:34 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account...
Experiments on the Kinetics and the NTU-RGB+D datasets demonstrate that our model can obtain better recognition accuracy than some benchmark models.Mao, GuojunWang, Yijin
V :关节的数量,OpenPose中是18个关节,Coco是17个,NTU-RGB+D一般为25个 M :一帧中的人数 图2. OpenPose估计的18个关节点 ST-GCN Pipeline 图3展示了ST-GCN的大概流程,首先输入动作视频(Input Video),然后通过姿态估计(Pose Estimation)算法(如OpenPose)获得每一帧人体骨骼节点的2维坐标数据。通常数据是一组帧...