【论文笔记】CVPR2020 Skeleton-Based Action Recognition with Shift Graph Convolutional Network

该论文提出shift-GCN方法,通过空间和时间平移图卷积操作降低计算复杂度,解决GCN方法的预定义感受野问题。shift-GCN在NTU数据集上实现精度提升并显著降低计算成本。

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用图卷积做action recogntion
在这里插入图片描述

Contribution

  • 提出了shift-GCN(spatial shift graph operations & temporal shift graph operations)that exceeds the state-of-the-art methods with more than 10× less computational cost,主要解决了过去工作的两个问题
    1. heavy computational complexity of GCN-based methods
    2. inflexible and predefined receptive fields of both spatial graph and temporal graph

Methods

作者灵感来源是shift-CNNs,分别就 spatial GCN 和 temporal GCN 提出新的想法,各自提了2个:

  • two kinds of spatial shift graph operation
    在这里插入图片描述
    1. local shift graph operation
      让physically-connected nodes 之间进行信息shift,然后再用1x1conv 来进行channel与chan

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