ST-GCN动作识别缺点

ST-GCN是一种流行的动作识别模型，它具有一些优点，例如能够处理时间序列数据、在较短的时间内学习动作、具有较高的准确性等。然而，它也存在一些缺点：

1. 对于缺少空间信息的数据，如单个传感器的数据，ST-GCN的性能较差。

2. ST-GCN对于不同的动作类型需要重新训练，因为每个动作类型的数据都有不同的模式。

3. 由于ST-GCN使用了2D卷积来对图像进行处理，因此对于3D数据，如视频数据，需要额外的处理。

4. ST-GCN对于低质量的输入数据比较敏感，例如在嘈杂的环境中收集的传感器数据。

5. ST-GCN需要大量的训练数据和计算资源，以获得最佳的性能。

综上所述，ST-GCN是一种强大的动作识别模型，但是在实际应用中需要考虑到它的一些缺点。