openpose和Gcn结合
时间: 2023-10-11 12:12:09 浏览: 37
OpenPose 和 GCN(Graph Convolutional Network)可以结合起来,实现更准确的人体姿态估计。
具体来说,OpenPose 可以提取出姿态中的关键点坐标,然后将其转换成图的形式,其中每个关键点作为图的一个节点,节点之间的边表示它们之间的关系(比如肘部和手腕之间有一条边)。
然后,GCN 可以对这个图进行卷积操作,从而利用节点之间的关系来提取更准确的姿态信息。GCN 可以学习节点之间的关系,并将这些关系作为上下文信息,来修正单个节点的坐标位置。这样,就可以得到更加准确的人体姿态估计结果。
因此,结合 OpenPose 和 GCN 可以提高姿态估计的准确度,并且可以适应更加复杂的姿态场景。
相关问题
openpose stgcn
Openpose是一个开源的人体姿态估计库,而ST-GCN是一种基于图卷积网络的动作识别方法。在上述引用中,提到了通过将Openpose替换为轻量级的Openpose来使用ST-GCN进行动作识别。同时,还提到了一些配置和路径的修改方法。具体来说,需要修改draft.py文件的166行,将路径修改为你的st_gcn.kinetics.pt的路径。此外,还需要准备环境并搭建Openpose环境,以便提取视频的骨骼数据。最后,需要准备自己的数据集,并进行一些准备处理,如将相同类别的视频放到同一文件夹,并裁剪视频时长为6秒,帧数不超过300帧。详细的步骤和参考资料可以在引用中找到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于轻量级的openpose+st-gcn实现动作分类识别](https://blog.csdn.net/weixin_68938018/article/details/131832106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [利用openpose提取自建数据集骨骼点训练st-gcn,复现st-gcn](https://blog.csdn.net/qq_41131123/article/details/127164293)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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Transformer和GCN怎么相结合
Transformer和GCN(Graph Convolutional Network)是两种不同的神经网络模型,它们可以相结合用于处理图数据。
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,最初用于自然语言处理任务,如机器翻译和语言模型。它通过多层的自注意力和前馈神经网络层来捕捉输入序列中的上下文信息。Transformer的核心思想是通过自注意力机制来计算输入序列中每个位置的权重,从而实现对不同位置的关注程度。
GCN是一种用于图数据的卷积神经网络模型,它通过在图结构上进行局部连接和聚合操作来学习节点的表示。GCN利用节点之间的连接关系来传播和聚合信息,从而实现对节点的特征提取和图结构的分析。
将Transformer和GCN相结合可以用于处理图数据的任务,如节点分类、图分类和图生成等。一种常见的方法是将GCN作为Transformer的编码器部分,用于学习节点的表示,然后将Transformer的解码器部分用于执行具体的任务。
具体而言,可以使用GCN来构建图的邻接矩阵,并将其作为输入传递给Transformer模型。在编码器部分,GCN可以通过多层的图卷积操作来学习节点的表示。然后,将学习到的节点表示作为输入传递给Transformer的自注意力机制,以捕捉节点之间的关系和上下文信息。最后,可以根据具体任务的需求,在解码器部分使用Transformer的输出进行进一步的处理和预测。