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基于骨架的动作识别：ResGCNResGCN论文解读ResGCN整体框架基于骨架的动作识别相关工作GCNMultiple Input Branches（MIB）ResGCNPart-wise Attention实验参数消融术研究ResGCN代码复现这是ACMMM2020的一篇文章，题目为：Stronger, Faster and More Explainable: A Graph Convolutional Baseline for Skeleton-based Action Recognition原文

ST-GCN 2018Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition（AAAI 2018）原文地址CODE ST-GCNGCA-LSTM 2018Skeleton Based Human Action Recognition with Global Context-Aware Attention LSTM Networks（CVPR 2018）原文地址CODE GCA-LST

FSL-GNN复现过程与代码分析（三）原码地址：https://github.com/vgsatorras/few-shot-gnn论文链接：https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf这一篇主要介绍model，包含有特征提取CNN以及图神经网络GNN

FSL-GNN复现过程与代码分析（一）原码地址：https://github.com/vgsatorras/few-shot-gnn论文链接：https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf这篇文章提供的code非常优秀，在pytorch上复现起来比较容易，唯一就是label需要花时间找一下。这里我用到的数据集是mini_imagenet，在网上可以找到网盘的文件带有test、train、val的标注数据其中test包含12000个样本，train有38400个样本，