ST-GCN

ST-GCN 基于骨架动作识别的时空图卷积网络

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
__别吃了__·2022-07-05 09:00

时空图卷积网络ST-GCN论文完全解读记录

时空图卷积网络ST-GCN论文解读前言一、基于图神经网络的图分类问题二、ST-GCN文章解读1.基于openpose实现人体骨骼提取2.基于人体关键点构造graph2.1构造单帧graph（空间域）2.2
Taskey·2022-07-02 07:25

深度学习-论文阅读：动作结构性图卷积网络AS-GCN

这里写目录标题过去问题：改进创新点整体结构ActionalLinks(A-links)过去问题：基于关节间的固定骨架只捕捉关节间局部的物理依赖性改进对ST-GCN的一个较大的改进，都是利用图卷积网络进行行为识别
sky_柘·2022-06-05 08:49

DGNN论文阅读

《Skeleton-basedActionRecognitionwithDirectedGraphNeuralNetworks》这一篇论文总体上，我觉得写的是很有逻辑调理，创新点也很清晰，基本是对于ST-GCN
Eric加油学！·2022-03-31 11:22

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks (ST-GCN) 代码调试，实现+论文阅读

仓库地址：https://github.com/yysijie/st-gcn论文：SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeleton-BasedActionRecognitionSijieYan
tang-0203·2022-03-27 07:28

ST-GCN

ST-GCNIntroductionThisrepositoryholdsthecodebase,datasetandmodelsforthepaper:此存储库包含论文的代码库、数据集和模型SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeleton-BasedActionRecognitionSijieYan,YuanjunXiongandDahua
Tc.小浩·2021-05-15 21:28

人体动作识别与生成：基于ST-GCN的方法

ST-GCN:SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworks时空图卷积网络，这个网络结构来源于CVPR2018年的一篇文章《SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeleton-BasedActionRecognition
我爱计算机视觉·2021-03-13 17:00

Temporal Extension Module for Skeleton-Based Action Recognition

|YuyaObinataandTakumaYamamoto单位|FUJITSULABORATORIESLTD论文地址｜https://arxiv.org/abs/2003.08951ICPR2020在st-gcn
NULL·2020-12-10 08:04

Temporal Extension Module for Skeleton-Based Action Recognition

|YuyaObinataandTakumaYamamoto单位|FUJITSULABORATORIESLTD论文地址｜https://arxiv.org/abs/2003.08951ICPR2020在st-gcn
NULL·2020-12-10 08:01

win10 ST-GCN复现

win10ST-GCN复现下载源码https://github.com/yysijie/st-gcn安装requirements1.anaconda切换python环境命令为condaactivate环境名
mizit·2020-12-06 15:31

Pytorch--OverflowError: cannot serialize a bytes object larger than 4 GiB

|23:44:32]Trainingepoch:0Traceback(mostrecentcalllast):File"main.py",line31,inp.start()File"D:\code\st-gcn
_夜风·2020-09-16 03:52

复现st-gcn(win10+openpose1.5.1+VS2017+cuda10+cudnn7.6.4)

大概步骤分两步：编译openpose+安装运行st-gcn一、准备工作安装VS2017，cuda10，cudnn7.6.4(注意顺序不能变)1、安装VS2017需要注意的是，安装的时候默认路径，以免出现错误
爱编程的小周·2020-09-10 23:44

GCT: Graph Convolutional Tracking

该图卷积跟踪网络GCT包括两个图结构，分别是时空图卷积网络ST-GCN和上下文图卷积网络CT-GCN，前者通过对以往若干模板帧的学习得到基于时空
萤火虫啊飞呀飞·2020-08-16 01:42

【论文阅读】Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

在这里提出一种创新的动态骨架建模方法ST-GCN，能自动从数据中学习空间和时间特征。引言人体的行为可以由集中形式被识别：外观、光流和骨架。
Cheungleilei·2020-08-02 15:48

HRNet提取骨架特征点+ ST-GCN训练自己的数据集代码实践问题记录

软硬件环境：python3.6.5Ubuntu18.04LTSPytorch1.1.0NVIDIATITANXP8GB项目链接https://github.com/open-mmlab/mmskeleton前提HRNet的准备工作可见我的上一条博文。准备工作先准备数据集准备环境，包含两步：第一步：进入文件夹./deprecated/origin_stgcn_repo/，打开requirements
Cheungleilei·2020-08-02 12:27

翻译：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition （ST-GCN）

文章链接：https://arxiv.org/abs/1801.07455Github代码：https://github.com/yysijie/st-gcn参考博客：https://blog.csdn.net
wechat-920086481·2020-06-30 12:47

配置MMskeleton:ST-gcn

配置MMskeleton:ST-gcnConda虚拟环境CloneMMskeleton搭建mmskeleton搭建mmdetection安装mmdetection测试mmdetection在安装mmskeleton测试mmskeletonConda虚拟环境wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.shs
白囧囧·2020-06-30 05:07

注解版：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型）

原文链接：解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型）在本文中，通过将图卷积网络扩展到时空图模型，设计用于行为识别的骨骼序列通用表示，称为时空图卷积网络（ST-GCN）。
RouTineD·2020-06-29 11:38

基于时空图卷积模型的分析归纳

名称ST-GCN目的解决基于人体骨架关键点的人类动作识别问题优点1、空间关系利用人类关节空间关系理解人类行为2、层次性ST-GCN的层次性消除了手动划分部分或遍历规则的需要。
RouTineD·2020-06-29 11:38

stgcn使用

st-gcnactivatestgcn测试：pythonmain.pydemo--openposeE:/projects/openpose/build/x64/Release--videoE:/projects/st-gcn
I'm you.·2020-06-29 05:33

ST-GCN 使用+复现

ST-GCN使用+复现下载所需数据集Kinetics与NTU-RGB+DKinetics(百度云)下载地址NTU-RGB+D(theirwebsite)(Onlythe3Dskeletons(5.8GB
Queen B·2020-06-29 04:57

ST-GCN+Openpose动作识别（Ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.1/window10+VS2015+CPU）

由于做项目，精力限制，好久好久没有写博客，正好最近在关注动作识别方面，试了一下港科大的开源代码ST-GCN，分别在Ubuntu16.04和Win10下配完了环境，成功运行。
lzw李正文·2020-06-28 22:05

[paper]Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

一.基本思想提出了一种新的ST-GCN，即时空图卷积网络模型，用于解决基于人体骨架关键点的人类动作识别问题。动作是基于时间关系以及不同部位关键点之间的联系的。
vinciblack·2020-06-27 11:00

动作识别/分类——STGCN（复现方法说明）

针对开源项目st-gcn。本文提到的所有软件安装包百度网盘链接。所有版本均非必须，但若是初次接触这些内容，建议选择与我一样。提取码在文末。感谢博客复现旧版STGCNGPU版的作者给予的诸多帮助！
loovi7·2020-06-24 09:40

记录一下在复现st-gcn中遇到的坑

简单记录一下复现ST-GCN时遇到的坑在搭环境时遇到的坑具体的项目链接在这：ST-GCN我的环境：Ubuntu16.04cuda：9.0我的pytorch等ST-GCN的依赖是装在anaconda的沙盒环境里的
fzu_11140835·2020-06-23 09:56

ST-GCN网络安装过程中遇到的问题

ST-GCN网络：https://github.com/yysijie/st-gcn问题一：在安装完环境和依赖，准备运行demo程序时，报错：VideoCapture(IPcamera/video)couldnotbeopenedforpath
blgpb·2020-06-22 18:10

st-gcn配置环境的过程中可能会遇到的问题

1、关于caffe和opencv的安装可以尝试以下安装方式：openpose在cmake安装过程中，遇到无法生成编译文件的情况，（暂时未解决）在conda环境，在先安装opencv情况下，再安装caffe-gpu，会出现提示移除opencv的命令提示，不清楚具体原因。[安装caffe]gpu版：condainstall-cdefaultscaffe-gpucpu版：condainstall-cde
XYKenny·2020-06-22 08:35

st-gcn复现

1、st-gcn执行命令进入存储代码的目录，激活pytorch环境，之后运行命令pythonmain.pydemo--openposeopenpose\bin\OpenPoseDemo.exe--videota_chi.mp4
XYKenny·2020-06-22 08:35

ST-GCN docker 安装

折腾了两天，在docker容器里安装过旧版ST-GCN和新版ST-GCN,新版成功了，旧版还没有折腾出来，这里也放出来，如果有成功的小伙伴可以来讨论一波~一、成功案例（新版STGCN）——简单,官方给提供
XianyuFFF·2020-06-21 18:52

GCN的应用(交通预测)相关论文整理

文章目录T-GCN早期研究本文贡献ST-GCN本文亮点网络结构时间模块输出层ASTGCN本文亮点网络结构时空注意力GMAN本文亮点网络结构时空嵌入（STE）时空注意力模块空间注意力时间注意力门控融合TransformAttentionMRA-GGCN
zsycode·2020-06-21 15:52

ST-GCN使用

训练ST-GCN1,制作训练集;stgcn官方使用了Kinetics-skeleton和NTURGB+D两个数据集来训练网络,因此,我们需要将自己的训练集先转换为这两个数据集的格式然后在转化为stgcn的格式,或者直接转化为stgcn的格式,(1)在目录tools/下有两个文件kinetics_gendata.py和ntu_gendata.py两个文件,这两个文件是官方提供的数据集转化格式文件(2
张小丫先森·2020-06-21 13:12

深度学习知识贴汇总（持续更新中）

3.attention机制4.maxpooling和averagepooling5.对角矩阵的性质6.邻接表和邻接矩阵7.图网络理论之AGCN8.如何评价ST-GCN动作识别算法？
doze want sleep·2019-09-06 09:53

ST-GCN时空图卷积网络

ST-GCN的输入是图中的关节坐标向量。可以被认为是模仿基于2D图像的卷积网络，只不过2D图像有固定的像素格
帅的被人砍1996·2019-07-11 18:03

ST-GCN时空图卷积网络

ST-GCN的输入是图中的关节坐标向量。可以被认为是模仿基于2D图像的卷积网络，只不过2D图像有固定的像素格
帅的被人砍1996·2019-07-11 18:03

《Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition》论文阅读之ST-GCN

近日，香港中文大学提出一种时空图卷积网络，并利用它们进行人类行为识别。这种算法基于人类关节位置的时间序列表示而对动态骨骼建模，并将图卷积扩展为时空图卷积网络而捕捉这种时空的变化关系。近年来，人类行为识别已经成为一个活跃的研究领域，它在视频理解中起着重要的作用。一般而言，人类行为识别有着多种模态（SimonyanandZisserman2014;Tranetal.2015;Wang,Qiao,and
山水之间2018·2019-05-27 19:02

Alphapose配置

对于人体骨架数据提取，从Openpose到Alphapose，对人少的场景都做出了很好的性能.港中文AAA12018的ST-GCN在Openpose的基础上，使用时空图卷积网络进行了简单动作识别，准确率有待提高
NcepuKZH·2019-04-24 09:44

配置ST-GCN体会

搞深度学习这东西配环境真的难。总是在达成目标的路上遇到各种错误。本文仅记录配置环境中的心得。SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeletonBasedActionRecognition论文解读可参考：https://blog.csdn.net/qq_36893052/article/details/79860328文章链接：https://a
帅的被人砍1996·2019-04-22 13:32

配置ST-GCN体会

搞深度学习这东西配环境真的难。总是在达成目标的路上遇到各种错误。本文仅记录配置环境中的心得。SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeletonBasedActionRecognition论文解读可参考：https://blog.csdn.net/qq_36893052/article/details/79860328文章链接：https://a
帅的被人砍1996·2019-04-22 13:32

解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型）

解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型）本文为AAAI2018录用论文「SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeletonBasedActionRecognition
我是婉君的·2018-04-09 01:14
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