openpose提取骨骼信息复现stgcn

复现 ST-GCN 的步骤如下：

1. 数据准备：下载数据集（例如 NTU RGB+D 数据集），将数据集中的骨骼信息提取出来。可以使用 OpenPose 提取出骨骼信息。

2. 预处理数据：将数据集中的骨骼信息转换为图形结构（例如邻接矩阵）。ST-GCN 需要邻接矩阵来表示骨骼关系。

3. 模型训练：使用已经实现好的 ST-GCN 模型进行训练。可以使用 PyTorch 实现。

4. 模型评估：使用测试集测试模型的性能。

5. 结果分析：分析模型在不同任务中的表现和性能。

在以上的步骤中，其中关键的一步是将骨骼信息转换为邻接矩阵。可以根据每个节点之间的距离和角度来构建邻接矩阵，也可以使用先前的知识来定义邻接矩阵。在训练模型之前，还需要对数据进行预处理，例如归一化、数据增强等。

最后，ST-GCN 是一个非常有用的模型，可以用于动作识别、行为识别等任务。但是，在实际应用中，需要根据具体的任务进行适当的调整和优化。

相关问题

pytorch复现stgcn

要复现STGCN，您可以按照以下步骤操作：
1. 首先，确保您已经安装了torch库的旧版本0.4.0。您可以使用以下命令进行安装：sudo pip3 install torch==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cup/stable -i Simple Index
2. 接下来，您需要下载STGCN的代码。在终端中运行以下命令：
- 旧版：python3 main.py demo_old --video /home/chq/st-gcn/resource/media/test.mp4 --openpose /home/chq/openpose/build
- 新版STGCN：python3 main.py demo --openpose '/home/chq/openpose/build' --video '/home/chq/st-gcn/resource/media/skateboarding.mp4'

请注意，在运行这些命令之前，您需要将相应的视频和openpose路径替换为您自己的路径。

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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