Dynamik av människokroppen skelett förmedlar viktig information för mänskliga åtgärder erkännande. Konventionella metoder för modellering skelett är vanligtvis beroende av handgjorda delar eller traversala regler, vilket resulterar i begränsad uttryckskraft och svårigheter med generalisering. I detta arbete föreslår vi en ny modell av dynamiska skelett som kallas SpatialTemporal Graph Convolutional Networks (ST-GCN), som rör sig bortom begränsningarna för tidigare metoder genom att automatiskt lära sig både rumsliga och temporala mönster från data. Denna formulering leder inte bara till större uttryckskraft utan också starkare generaliseringsförmåga. På två stora datauppsättningar, Kinetics och NTU-RGBD, uppnår den betydande förbättringar jämfört med konventionella metoder.
Yan och al. REF-modellerad dynamik hos skelett i människokroppen via diagramkonvolutionella nätverk.
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}