CTR-GCN完全指南：5步掌握骨骼动作识别终极技术
【免费下载链接】CTR-GCN 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ct/CTR-GCN
CTR-GCN是一个革命性的骨骼动作识别框架，通过通道级拓扑细化图卷积技术，在动作识别领域取得了突破性进展。这个项目不仅提供了强大的CTR-GCN模型，还包含一个简单高效的基线模型，仅使用关节模态就在NTU120 CSub数据集上达到了83.7%的惊人准确率！
🚀 快速开始：5分钟上手CTR-GCN
环境配置超简单
首先确保你的环境满足基本要求：
- Python 3.6+
- PyTorch 1.1.0+
- 其他依赖：PyYAML、tqdm、tensorboardX
一行命令搞定所有依赖：
pip install -r requirements.txt
pip install -e torchlight
数据准备完整流程
你需要下载三个核心数据集：
- NTU RGB+D 60骨骼数据
- NTU RGB+D 120骨骼数据
- NW-UCLA数据集
数据目录结构应该这样安排：
data/
├── ntu/
├── ntu120/
├── NW-UCLA/
└── nturgbd_raw/
📊 模型训练终极教程
基础训练命令
以NTU RGB+D 120跨主体数据集为例：
python main.py --config config/nturgbd120-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu120/csub/ctrgcn --device 0
多模态训练技巧
CTR-GCN支持多种数据模态，包括骨骼和运动信息。想要训练骨骼模态？试试这个：
python main.py --config config/nturgbd120-cross-subject/default.yaml --train_feeder_args bone=True --test_feeder_args bone=True --work-dir work_dir/ntu120/csub/ctrgcn_bone --device 0
自定义模型开发
想要训练自己的模型？只需将模型文件放在model目录下，然后运行：
python main.py --config config/nturgbd120-cross-subject/default.yaml --model model.your_model.Model --work-dir work_dir/ntu120/csub/your_model --device 0
🔧 配置详解与优化策略
核心配置文件分析
在config/nturgbd120-cross-subject/default.yaml中，你可以调整：
- 学习率策略：基础学习率0.1，在第35和55个epoch衰减
- 训练参数：批量大小64，总共65个训练周期
- 数据增强：随机旋转、窗口大小64帧
性能优化关键点
- 模态融合：联合使用关节、骨骼和运动信息
- 数据增强：合理配置随机旋转和窗口参数
- 学习率调度：利用预热和衰减策略提升收敛效果
🎯 测试与结果集成
模型测试完整流程
训练完成后，使用以下命令测试模型：
python main.py --config <work_dir>/config.yaml --work-dir <work_dir> --phase test --save-score True --weights <work_dir>/xxx.pt --device 0
多模态结果集成
想要融合不同模态的结果？ensemble.py是你的好帮手：
python ensemble.py --datasets ntu120/xsub --joint-dir work_dir/ntu120/csub/ctrgcn --bone-dir work_dir/ntu120/csub/ctrgcn_bone --joint-motion-dir work_dir/ntu120/csub/ctrgcn_motion --bone-motion-dir work_dir/ntu120/csub/ctrgcn_bone_motion
💡 实用技巧与最佳实践
新手避坑指南
- 确保数据路径正确，避免文件找不到的错误
- 初次训练建议使用较小的批量大小测试环境
- 多关注训练日志，及时发现异常情况
高级调优建议
- 尝试不同的图卷积配置参数
- 调整通道细化策略的细节
- 结合具体应用场景优化模型结构
CTR-GCN为骨骼动作识别提供了强大而灵活的基础，无论你是研究者还是开发者，都能在这个框架上快速构建自己的应用。开始你的骨骼动作识别之旅吧！
【免费下载链接】CTR-GCN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ct/CTR-GCN
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
