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1 论文整体结构tips：1.论文格式字数等必须符合所投期刊要求2.论文查重是基本要求3.title和abstract是论文的精化，决定了审稿人对整篇论文的印象4.论文原创性准确性科学性行文逻辑细节都应该把握5.好的图片和表格会给审稿人眼前一亮，所以对图片和表格应该重视2 introduction引言就是自圆其说，建立一个逻辑体系引导读者，主要包含的内容：对于motivation主要就是强调这个...

文章：https://arxiv.org/abs/2004.00945代码：https://github.com/DirtyHarryLYL/HAKE-Action官网：home0 前言核心思路：首先推理human part states（即PaSta，形式如<hand,hold,something>），再用part-level的语义去推理动作。首先用一个叫Activity2Vec的模型去提取PaSta特征，再用一个基于PaSta的方法去推理activity（个人理解：提..

论文：《HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Estimation》论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.10357.pdf代码链接：https://github.com/HRNet/HigherHRNet-Human-Pose-Estimation姿态估计前言知识：姿态估计-前言知识_error:404..的博客-优快云博客HigherHRNet详解之实

论文：《HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Estimation》论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.07919.pdf代码链接：https://github.com/HRNet/HigherHRNet-Human-Pose-Estimation姿态估计前言知识：姿态估计-前言知识_error:404..的博客-优快云博客HigherHRNet详解之实

论文：《HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Estimation》论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.07919.pdf代码链接：https://github.com/HRNet/HigherHRNet-Human-Pose-Estimation1.前言HigherHRNet 来自于CVPR2020的论文，论文主要是提出了一个自底向上的2D人体姿态估计网

论文：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS前言：学习图卷积刚入门，看了一篇GNN开山之作，而后看了最开始的四代GCN，每一代都在上代上有所更新，大致明白了GCN的发展以及原理，这篇论文是这个系列最后一篇，也是这篇论文中出现了现在GCN的逐层传播公式，后续最新的图网络都是在这个基础上进行更新，个人觉得这四篇论文对图网络感兴趣的朋友入门还是很有帮助的。这篇文章主要是针对最终得出来的公式进行翻译，简单测试。1.

本文是在阅读了TSN论文以及复刻了TSN实验的基础上进行的TSN源码分析。1.源码准备直接在github中拉去源代码：git clone --recursive https://github.com/yjxiong/tsn-pytorch 2.源码结构源码中的结构如下：main.py 训练模型 test_models.py 测试模型 opts.py 参数配置 dataset.py 数据读取 models.py 网络结...

前言本文主要是为了复刻TSN论文中的实验，使用的是UCF101数据集。1.数据集及源码准备1.1数据集介绍在视频分类项目中，有很多经典的公开数据集，目前主要的数据集如列表所示：UCF101是动作识别数据集，从Youtube收集而得，共包含101类动作。其中每类动作由25个人做动作，每人做4-7组，共13320个视频，分辨率为320*240。UCF101在动作的采集上具有非常大的多样性，包括相机运行、外观变化、姿态变化、物体比例变化、背景变化、光纤变化等。主要结构为...