En samling av metoder baserade på diagramkonvolutionella nätverk har visat sig framgångsrik i skelett-baserade åtgärder erkännande genom att utforska grannskapsinformation och täta beroenden mellan intra-frame leder. Dessa tillvägagångssätt ignorerar dock vanligtvis den rumsliga-temporala globala kontexten samt den lokala relationen mellan interframe och intra-frame. I detta dokument föreslår vi en fokusering och spridningsmekanism för att förbättra diagramkonvolutionella nätverk genom att uppmärksamma det kinematiska beroendet av artikulerade mänskliga pose i en ram och deras implicita beroenden över ramar. I fokusprocessen introducerar vi en uppmärksamhetsmodul för att lära oss en latent nod över de intra-frame fogarna för att förmedla rumslig kontextuell information. På detta sätt kan de glesa kopplingarna mellan lederna i en ram fångas väl, medan det globala sammanhanget över hela sekvensen fångas ytterligare av dessa dolda noder med en dubbelriktad LSTM. I den diffusa processen överförs den inlärda rumsliga-temporella kontextuella informationen tillbaka till de rumsliga lederna, vilket leder till ett tvåriktat uppmärksamt diagramkonvolutionellt nätverk (BAGCN) som kan underlätta skelettbaserad åtgärdsigenkänning. Omfattande experiment på de utmanande NTU RGB+D och Skeleton-Kinetics riktmärken visar effektiviteten i vår strategi.
Gao m.fl. REF introducerar en latent nod för att fånga tidsmässigt kontextuell information.
Focusing and Diffusion: Bidirectional Attentive Graph Convolutional Networks for Skeleton-based Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}