Dec, 2020

基于骨架的动作识别的时序图建模

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TL;DR本篇文章介绍了一种称之为 Temporal Enhanced Graph Convolutional Network (TE-GCN) 的新模型，用于构建骨骼动作识别应用中的时间关系图，以提取骨架序列的时间动态。文章对两个广泛使用的大型数据集进行了广泛的实验，在动作识别中取得了最先进的性能，同时通过多头机制进一步探索时间关系图。
graph convolutional networksskeleton-based action recognitiontemporal dynamic modelingtemporal relation graphmulti-head mechanism
发现论文，激发创造
  • 基于骨架的动作识别的多尺度时空图网络

    该论文主要介绍了一种新型的骨骼动作识别模型叫做 TGN，结合了多尺度图策略来提取骨骼序列的时空特征，得到更好的实验结果。

    Dec, 2020

  • 基于骨骼的动作识别的时空图卷积网络

    提出了一种基于空间 - 时间图卷积网络 (ST-GCN) 的骨架识别模型，该模型能够在不借助人工干预的情况下自动学习骨架在空间和时间上的表现，并且在动作识别以及泛化能力方面远优于之前的方法。

    Jan, 2018

  • 基于多尺度空间时间图卷积网络的基于骨架的动作识别

    本研究提出了一种多尺度空间图卷积和多尺度时间图卷积模型，通过分解相应的局部图卷积为一系列子图卷积，形成一个分层残差体系结构，使图卷积神经网络能够捕获空间和时间域中的短程和长程依赖关系，从而实现骨骼动作识别，该模型在三个基准数据集上表现出了显著的性能。

    Jun, 2022

  • 基于时空 Inception 图卷积网络的基于骨架的动作识别

    通过对图形卷积网络中的拆分、变换、合并策略进行重新设计，我们构建了一个简单而高度模块化的图形卷积网络体系结构，用于骨架序列处理中的动作识别，并证明了其优于现有基于深度学习的方法。

    Nov, 2020

  • 骨架动作识别的反馈图卷积网络

    本文提出了反馈图卷积网络（FGCN）来进行骨架动作识别，FGCN 通过多阶段的时间采样策略和基于稠密连接的反馈图卷积模块，实现了全局空间 - 时间特征的建模，并独创性地提出了早期预测的概念来引导后续特征的学习，实验结果在三个数据集上表现出了最优的效果。

    Mar, 2020

  • 基于骨骼的动作识别的时空图卷积

    本文提出了一种称为 Spatio-Temporal Graph Convolution (STGC) 的方法，用于动作识别中的骨架，该方法组合了本地卷积过滤器的成功和自回归移动平均的序列学习能力，通过递归地进行多尺度局部图卷积过滤器构建。实验表明 STGC 模型的有效性和优于现有技术的改进。

    Feb, 2018

  • TSGCNeXt: 基于动静态多图卷积的高效骨架动作识别方法及其具有长期学习潜力

    本文提出了 TSGCNeXt，该方法在人类动作识别中使用图卷积神经网络结构，并通过动态 - 静态分离多图卷积和图卷积训练加速机制，有效地学习长时间序列的骨架动作特征，在大规模数据集 NTU RGB+D 60 和 120 上实现了先进的性能表现。

    Apr, 2023

  • 基于预测编码的图卷积网络用于噪声鲁棒的基于骨架的动作识别

    本研究提出了一种骨架动作识别方法，该方法对给定骨架特征的噪声信息具有鲁棒性，通过最大化正常和噪声骨架之间的互信息以预测编码方式来训练模型，并在 NTU-RGB + D 和 Kinetics-Skeleton 数据集上进行了综合实验，结果表明该方法具有明显的性能优势。

    Mar, 2020

  • Dynamic GCN：基于骨架动作识别的上下文增强拓扑学习

    本文提出了 Dynamic GCN, 一种基于 Graph Convolutional Networks 的方法，通过引入 Contextencoding Network (CeN) 来自动学习骨架拓扑结构，CeN 是一个轻量级且有效的卷积神经网络，能够嵌入到 GCN 中，该方法在 NTU-RGB+D、NTU-RGB+D 120 和 Skeleton-Kinetics 三个基准测试集上实现了当前的最佳表现。

    Jul, 2020

  • DD-GCN: 基于有向扩散图卷积网络的基于骨骼的人体行为识别

    构建了指向性扩散图进行动作建模，引入了活动分割策略以优化图卷积核的权重共享机制，提出了时空同步编码器用于嵌入同步时空语义，并通过在三个公共数据集上的实验验证了我们方法的最先进性能。

    Aug, 2023