关键词:STGCN 数据集:CSV格式 仿真语言:python + pytorch 在这里插入图片描述 基于STGCN的时间序列预测任务,以下是详细的步骤和代码: 1. 环境配置 确保安装必要的库: pip install torch numpy pandas scikit-learn tqdm pytorch-geometric 2. 数据准备 假设你的数据结构如下: data/ ├── train.csv ├── va...
复现STGCN模型需要一定的准备工作和编程技能。以下是一个简要的复现步骤,以Windows系统和PyTorch框架为例: 环境搭建: 安装Python及其科学计算库(如NumPy、SciPy等)。 安装PyTorch及其相关依赖库(如torchvision)。建议使用与STGCN兼容的PyTorch版本,如PyTorch 1.2.0。 安装CUDA和cuDNN,确保GPU加速可用。 安装OpenPose: Ope...
pytorch版本,代码链接hazdzz/STGCN: The PyTorch version of STGCN. (github.com) 一、数据处理 STGCN使用了两种GCN方式,一种是切比雪夫卷积,一种是切比雪夫一阶近似卷积的方式。 频域图卷积的公式一般可以概括为以上公式,其中 Ugθ(Λ)UT 这一项,是需要先计算出来的。在代码中,将这一项的计算分成了八类,名称...
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...
The PyTorch implementation of STGCN from the paper Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting. Paper https://arxiv.org/abs/1709.04875 Citation @inproceedings{10.5555/3304222.3304273, author = {Yu, Bing and Yin, Haoteng and Zhu, Zhanxing}, title ...
The PyTorch implementation of STGCN from the paperSpatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting. Paper https://arxiv.org/abs/1709.04875 Citation @inproceedings{10.5555/3304222.3304273, author = {Yu, Bing and Yin, Haoteng and Zhu, Zhanxing}, title =...
The PyTorch implementation of STGCN from the paper Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting. Paper https://arxiv.org/abs/1709.04875 Citation @inproceedings{10.5555/3304222.3304273, author = {Yu, Bing and Yin, Haoteng and Zhu, Zhanxing}, title ...
训练与测试:使用PyTorch加载STGCN模型和数据集,进行模型训练,并监控训练过程中的损失和准确率,最后使用测试集评估模型的性能。 STGCN模型的应用 STGCN模型在多个领域具有广泛的应用: 智能监控:在公共场所识别异常行为,提高安全性。 体育分析:评估运动员的表现,提供科学训练建议。 虚拟现实与游戏:识别用户动作,实现更自...
1:论文信息代码地址:https://github.com/LeronQ/STGCN-Pytorch1.1: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,时间上使用一维卷积TCN对所有顶点进行卷积,两者交替进行,组成了时空卷积块,在加州PeMS和北京市的两个数据集上做了验证。论文中图的构建方法并不是基于实际路网,而是...
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...