AS-GCN 开源项目教程

AS-GCN 开源项目教程

AS-GCN项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/as/AS-GCN

项目介绍

AS-GCN（Adaptive Semantic Graph Convolutional Networks）是一个用于人体动作识别的模型。该项目基于图卷积网络（GCN），通过自适应语义架构来提高动作识别的准确性。AS-GCN 在两个主要的骨骼数据集 NTU-RGB+D 和 Kinetics 上表现出色，相较于现有方法有显著的改进。此外，AS-GCN 还展示了未来姿态预测的潜力。

项目快速启动

以下是 AS-GCN 项目的快速启动指南，包括环境设置和基本运行命令。

环境设置

确保你已经安装了以下依赖：

• Python 3.6
• PyTorch 0.4.1
• pyyaml
• argparse
• numpy

数据准备

下载 NTU-RGB+D 数据集并将其放置在指定路径：

mkdir -p /data/NTU-RGB+D/nturgb+d_skeletons/
# 将下载的数据集放入上述路径

运行预处理程序生成输入数据：

python /data_gen/ntu_gen_preprocess.py

训练和测试

预训练 AIM 模块并保存：

python main.py recognition -c config/as_gcn/ntu-xsub/train_aim.yaml

训练主流程：

python main.py recognition -c config/as_gcn/ntu-xsub/train.yaml

测试模型：

python main.py recognition -c config/as_gcn/ntu-xsub/test.yaml

应用案例和最佳实践

AS-GCN 主要应用于人体动作识别领域，特别是在需要高精度识别的场景中，如安全监控、体育分析和人机交互。最佳实践包括：

• 在大型数据集上进行充分的预训练。
• 根据具体应用场景调整模型参数。
• 结合其他传感器数据（如深度摄像头）以提高识别准确性。

典型生态项目

AS-GCN 作为图卷积网络在动作识别领域的应用，可以与以下项目结合使用：

• ST-GCN：用于时空图卷积网络的基础框架。
• PyTorch Geometric：一个用于处理图结构数据的 PyTorch 库，可用于扩展 AS-GCN 的功能。
• OpenPose：一个实时多人关键点检测库，可用于生成 AS-GCN 所需的骨骼数据。

通过这些生态项目的结合，可以进一步增强 AS-GCN 在实际应用中的性能和灵活性。

AS-GCN项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/as/AS-GCN