openpose提取骨骼信息复现stgcn
时间: 2023-11-02 21:41:00 浏览: 59
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。
pycharm复现stgcn
复现 STGCN(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks)的步骤如下:
1. 安装依赖库:在 PyCharm 中创建一个 Python 环境,并使用 pip 安装以下依赖库:
- TensorFlow 或 PyTorch:选择其中一个作为深度学习框架。
- NumPy:用于处理数组和矩阵操作。
- Pandas:用于处理数据集和数据预处理。
- Matplotlib:用于可视化结果。
2. 数据准备:准备用于训练和测试的数据集。根据 STGCN 的要求,数据集应为时空图形式,通常是一个三维矩阵,其中两个维度表示空间维度,另一个维度表示时间维度。
3. 数据预处理:对数据进行必要的预处理,包括标准化、归一化等操作。可以使用 Pandas 和 NumPy 库来完成这些操作。
4. STGCN 模型构建:根据论文中的模型结构,构建对应的 STGCN 模型。对于基于 TensorFlow 的实现,可以使用 TensorFlow 的高级 API(如 Keras)来构建模型;对于基于 PyTorch 的实现,则可以使用 PyTorch 提供的模型构建工具。
5. 模型训练:将预处理后的数据输入到 STGCN 模型中进行训练。根据论文中的训练策略,选择合适的损失函数和优化器,并进行迭代训练。
6. 模型评估:使用测试集对训练完成的模型进行评估,计算模型在预测任务上的性能指标,如准确率、均方根误差等。
7. 结果分析和可视化:根据需要,对模型的预测结果进行分析和可视化展示。使用 Matplotlib 等库可以帮助我们进行数据可视化。