Variationer av skelett i människokroppen kan betraktas som dynamiska diagram, som är generiska data representation för många verkliga tillämpningar. I detta dokument föreslår vi ett spatiotemporärt diagramkonvolution (STGC) för att samla framgångarna med lokal konvolutionsfiltrering och sekvensinlärning förmåga autoregressivt glidande medelvärde. För att koda dynamiska grafer utförs de konstruerade multiskalliga lokala grafkonvolutionsfiltren, bestående av matriser av lokala mottagliga fält och signalkartläggningar, rekursivt på strukturerade grafdata från tidsmässiga och rumsliga domäner. Den föreslagna modellen är generisk och principiell eftersom den kan generaliseras till andra dynamiska modeller. Vi bevisar teoretiskt STGC:s stabilitet och ger en övre gräns för signalomvandlingen som ska läras. Dessutom kan den föreslagna rekursiva modellen staplas in i en flerskiktsarkitektur. För att utvärdera vår modell genomför vi omfattande experiment på fyra referensskelettbaserade actiondataset, inklusive den storskaliga utmanande NTU RGB+D. De experimentella resultaten visar effektiviteten i vår föreslagna modell och förbättringen jämfört med den senaste tekniken.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF designa flerskaliga konvolutionsfilter och samtidigt utföra lokal konvolutionsfiltrering på tidsmässiga rörelser och rumsliga strukturer.
Spatio-Temporal Graph Convolution for Skeleton Based Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}