Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition 摘要 動態人體骨架模型帶有進行動作識別的重要信息，傳統的方法通常使用手工特征或者遍歷規則對骨架進行建模，從而限制了表達能力並且很難去泛化。 作者提出了一個新穎的動態骨架模型ST GCN，它可以從數據中自動地學習空間和時間的patte ...
2019-07-29 11:26 1 3655 推薦指數：
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 2018-01-28 15:45:13 研究背景和動機： 行人動作識別（Human Action ...
Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 基於骨架的動作識別因為其以時空結合圖（spatiotemporal graph）的形式模擬了人體骨骼而取得了顯著 ...
Skeleton-Based Action Recognition with Directed Graph Neural Network 摘要 因為骨架信息可以魯棒地適應動態環境和復雜的背景，所以經常被廣泛應用在動作識別任務上，現有的方法已經證實骨架中的關鍵點和骨頭信息對動作識別任務非常有 ...
gcn 圖卷積，其實是基於graph-structure這種結構，不再是一維或2維的空間，本身就可以表示空間的圖結構。多張骨架skeleton可以共同組成一張圖graph st_gcn有兩種類型的邊：（基於openpose提取的skeleton） 一種是符合關節自然連通性的空間 ...
圖融合GCN（Graph Convolutional Networks） 數據其實是圖（graph），圖在生活中無處不在，如社交網絡，知識圖譜，蛋白質結構等。本文介紹GNN（Graph Neural Networks）中的分支：GCN（Graph Convolutional Networks）。 ...
Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun The 13th ...
從CNN到GCN的聯系與區別： https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 更加詳解Laplacian矩陣： https://www.zhihu.com/question/54504471/answer ...
本文為 AAAI 2018 錄用論文「Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition」，香港中文大學提出一種時空圖卷積網絡，並利用它們進行人類行為識別。這種算法基於人類關節 ...
