CTR-GCN骨骼动作识别实战：从零搭建智能动作分析系统

CTR-GCN骨骼动作识别实战：从零搭建智能动作分析系统

【免费下载链接】CTR-GCN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ct/CTR-GCN

想要让计算机看懂人体动作？CTR-GCN正是这样一个革命性的技术，它通过分析人体骨骼数据来识别各种动作。本文将带你从零开始，全面掌握这个在ICCV2021上发表的开源项目。

🎯 快速问答：新手必读

Q：CTR-GCN是什么？ A：这是一个基于骨骼数据的动作识别模型，通过通道级拓扑细化图卷积技术，让计算机能够准确识别人体动作。

Q：我需要什么基础？ A：只需要基本的Python和PyTorch知识，项目提供了完整的训练流程。

📋 环境配置一步到位

创建虚拟环境并安装依赖：

conda create -n ctrgcn python=3.8
conda activate ctrgcn
pip install -r requirements.txt
pip install -e torchlight

核心依赖包括PyTorch、PyYAML、tqdm等，requirements.txt中已列出完整清单。

📊 数据准备全攻略

数据集获取

项目支持三大主流数据集：

• NTU RGB+D 60：包含60种动作类型
• NTU RGB+D 120：扩展至120种动作
• NW-UCLA：加州大学洛杉矶分校数据集

数据处理流程

以NTU RGB+D 60为例：

cd data/ntu
python get_raw_skes_data.py    # 提取骨骼数据
python get_raw_denoised_data.py # 数据清洗
python seq_transformation.py   # 坐标变换

🚀 模型训练实战

基础训练命令

在NTU RGB+D 120跨受试者数据集上训练：

python main.py --config config/nturgbd120-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu120/csub/ctrgcn --device 0

多模态训练

支持关节、骨骼、速度等多种数据模态：

# 骨骼模态训练
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

将你的模型文件放在model/目录下：

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

🧪 测试与模型集成

单模型测试

python main.py --config <work_dir>/config.yaml --work-dir <work_dir> --phase test --save-score True --weights <work_dir>/xxx.pt --device 0

多模态集成

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

📁 项目结构详解

CTR-GCN/
├── config/          # 配置文件目录
├── data/           # 数据处理脚本
├── feeders/        # 数据加载器
├── graph/          # 图结构定义
├── model/          # 核心模型代码
├── torchlight/     # 工具库
└── main.py         # 主训练脚本

💡 实用技巧与最佳实践

1. 配置调优：根据具体任务修改config/目录下的YAML文件
2. 数据增强：在配置文件中启用随机旋转、缩放等增强策略
3. 模态组合：尝试不同数据模态的组合以获得最佳性能

🎓 学术引用

如果项目对你的研究有帮助，请引用：

@inproceedings{chen2021channel,
  title={Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition},
  author={Chen, Yuxin and Zhang, Ziqi and Yuan, Chunfeng and Li, Bing and Deng, Ying and Hu, Weiming},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
  pages={13359--13368},
  year={2021}
}

🔍 常见问题排查

• 环境配置失败：检查Python版本和PyTorch兼容性
• 数据加载错误：确认数据集路径和格式正确
• 训练性能不佳：调整学习率、批次大小等超参数

通过本文的指导，你将能够快速上手CTR-GCN项目，搭建属于自己的智能动作识别系统。无论是学术研究还是工业应用，这个强大的工具都能为你提供有力支持。

【免费下载链接】CTR-GCN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ct/CTR-GCN