先用YOLO再用ST-GCN

这两个是不同的模型，YOLO是目标检测模型，ST-GCN是动作识别模型。如果要进行动作识别，可以先使用YOLO检测出人体，然后再使用ST-GCN对人体动作进行识别。

YOLO是一种基于深度学习的实时目标检测算法，可以快速准确地检测出图像中的物体，并给出它们的位置和类别。ST-GCN是一种基于图卷积神经网络的动作识别模型，可以对人体动作进行识别。

相关问题

st-gcn训练自己的数据集

要训练ST-GCN模型使用自己的数据集，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据集：首先，你需要准备一个包含动作示例的数据集。这个数据集可以是你自己收集的，也可以是从其他来源获取的。确保数据集中的每个示例都包含一个动作的骨骼姿势信息和相应的标签。

2. 提取骨骼姿势：使用AlphaPose或其他类似的工具从视频中提取骨骼姿势。确保你的数据集中包含了每个动作示例的骨骼姿势序列。

3. 标记动作帧：对于每个动作示例，手动标记每个动作帧的标签。这将帮助模型学习动作的时序信息。

4. 数据预处理：对数据集进行预处理，包括将骨骼姿势序列转换为适合ST-GCN模型输入的格式。你可以根据ST-GCN的要求进行相应的处理，比如调整帧数、归一化等。

5. 构建训练集和验证集：将数据集划分为训练集和验证集。训练集用于训练模型的参数，验证集用于评估模型的性能和调整超参数。

6. 训练ST-GCN模型：使用训练集对ST-GCN模型进行训练。你可以使用已经预训练的Tiny-YOLO oneclass-和SPPE模型作为基础模型，然后在此基础上进行微调。

7. 调整超参数：根据验证集的性能，调整模型的超参数，比如学习率、批大小等，以进一步提高模型的性能。

8. 评估模型：使用验证集对训练好的模型进行评估，计算模型在动作识别任务上的准确率或其他指标。

9. 应用模型：一旦模型训练完成并通过验证集的评估，你可以将该模型应用于新的未见过的数据上，进行动作识别任务。

请注意，在训练自己的数据集时，你需要确保数据集的质量和多样性，以获得更好的模型性能。此外，你还可以参考引用中提供的文章链接，了解更多关于ST-GCN模型训练自己的数据集的详细步骤。