ST-GCN如何运行

STCN是一种用于基于骨架的动作识别的图卷积神经网络。它通过将人体骨架姿势表示为图结构，并利用时空关系来进行动作分类。ST-GCN的运行过程可以概括为以下几个步骤：

1. 数据准备：首先，需要准备包含人体骨架姿势的数据。这些数据可以通过使用AlphaPose等工具从视频中提取出来。

2. 数据预处理：在将数据输入到ST-GCN之前，需要对数据进行预处理。预处理步骤可以包括对图的构建、骨架连接关系的建模以及对骨架姿势进行归一化等操作。

3. 图卷积操作：在ST-GCN中，图卷积层用于学习骨架姿势的时空特征。图卷积操作基于图结构进行特征传播和聚合，以捕捉姿势之间的关系和动态信息。

4. 分类预测：在经过多个图卷积层后，ST-GCN会生成一个特征表示。最后，通过全连接层或其他分类器对这些特征进行分类预测。

综上所述，ST-GCN是通过构建图结构，并利用时空关系来进行动作识别的。它可以用于识别基于骨架的动作，例如人体跌倒检测和追踪等任务。