st-gcn图卷积实现流程

ST-GCN (Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks)是一种基于图卷积神经网络的动作识别模型，它的关键是将空间和时间信息结合在一起。下面是ST-GCN图卷积实现的流程：

1. 数据预处理：将视频或者动作序列数据转化为图形式，其中节点表示关键点的位置，边表示关键点之间的连接关系。

2. 图卷积层：每个节点都有一个特征向量，图卷积层将每个节点的特征向量与其邻居节点的特征向量进行卷积操作，从而更新节点的特征向量。具体地，ST-GCN使用的是时空卷积操作，即将空间和时间信息结合在一起，可以通过在空间和时间维度上分别进行卷积操作实现。

3. 池化层：图卷积层输出的特征向量可能会很大，可以通过池化操作来减少特征向量的维度，以便后续处理。

4. 全连接层：将池化层的输出连接到一个全连接层，进行分类或者回归等任务。

5. 模型训练：通过反向传播算法，优化模型参数，使得模型在训练集上的损失最小化。

6. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。

以上就是ST-GCN图卷积实现的流程，其中关键是图卷积层的实现。在实现过程中，需要考虑如何表示图、如何计算卷积操作、如何处理边界节点等问题。