【論文筆記】2020CVPR - PREDICT & CLUSTER: Unsupervised Skeleton Based Action Recognition


任務

action recognition

對骨架節點坐標進行視角不變預處理

We align the action sequences by implementing a view-invariant transformation which transforms keypoints coordinates from original coordinate system into a view-invariant coordinate
system。
 

基本流程

先訓練出一個encoder-decoder,這個encoder是雙向GRU,decoder是單向GRU。把encoder得到的特征叫做high dimensional feature。如下圖:

再把high-dimensional feature送進另一個encoder-decoder,這里的encoder和decoder都是全連接層,激活函數是tanh,如下圖所示。把這個encoder得到的特征叫做low dimensional feature。用這個low dimensional feature做KNN聚類。

數據集

North-Western UCLA (NW-UCLA) dataset
UWA3D Multiview Activity II (UWA3D) dataset
NTU RGB+D dataset
 

 


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