[paper]Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

介绍了一种名为ST-GCN的新型时空图卷积网络模型,专门用于人体骨架关键点动作识别。该模型结合空间和时间维度,通过构建时空图来捕捉动作的关键特征。对比传统GCN,ST-GCN解决了关键点相对位置变化的问题,通过独特的空间和时间划分策略,提高了动作识别的准确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一.基本思想

提出了一种新的 ST-GCN,即时空图卷积网络模型,用于解决基于人体骨架关键点的人类动作识别问题。动作是基于时间关系以及不同部位关键点之间的联系的。考虑到以上因素提出Spatial Temporal的卷积网络。

1.空间上:将骨架之间的关键点作为空间关系的输入(存在着不同点之间邻域大小不定的困难,考虑到用基于Graph的CNN网络模型);

2.时间上:使用视频数据,利用图片之间的时序关系。

如何构成时空图:

1. 在每一帧内部,按照人体的自然骨架连接关系构造空间图;

2. 在相邻两帧的相同关键点连接起来,构成时序边;

3. 所有输入帧中关键点构成节点集(node set),步骤 1、2 中的所有边构成边集(edge set),即构成所需的时空图。

二.传统GCN与本文ST-GCN之间的区别

图卷积网络:

       在图像上,卷积操作使用一些固定大小的卷积核(filter/kernel)来扫描输入的图像。如图 3 所示,在每个扫描的中心位置像素附近,抽取一个与权重矩阵大小相同的像素矩阵,将这些像素上的特征向量按空间顺序拼接并与卷积核的参数向量做内积以得到该位置的卷积输出值。在这里,「附近像素」可以定义为像素网格(grid)上的一个邻域(neighborhood)。将图像上的卷积操作推广到任意结构的图结构上时,我们同样可以定义任何一个节点的邻域,与一系列权重矩阵。

GCN(基于图的空间结构构造思路):

       GCN是将graph当做图像输入到CNN中。通常graph中,一点的邻域中节点(neighborhood)个数不同,不能确定 1)需要使用的卷积核的参数维度;2)如何排列权重矩阵与邻域内的节点以进行内积运算。在原始的 GCN 文章中,作者提出了将内积操作变为这样一个操作:使用同一个向量与所有邻域内的点上的特征向量计算内积并将结果求均值。这使得: 1)卷积核的参数可以确定为一个固定长度的向量;2)不需要考虑邻域内节点的顺序。这个设计使得 GCN 可以在任意连接关系的图上使用,并在一些任务,如网络分析和半监督学习中取得了较好的性能。

ST-GCN:

     传统GCN存在问题:平均操作在骨架动作识别会遇到一个重要问题,即:它无法建模关键点之间相对位置变化的情况。

    为了解决这个问题,我们将理解了图像上的卷积操作理解为把中心像素相邻的像素集合(邻域集-neighbor set)按照空间顺序,如从左至右,从上至下,划分为一系列集合。在图像的情形中,每个集合正好包含一个像素。这些集合就构成了邻域集的一个划分(partition)。卷积核的参数只与这个划分中的子集个数以及特征向量长度有关。那么在普通的图结构中,只要定义了某种划分规则(partitioning strategy),我们就也可以参照图像卷积来定义卷积核的参数。

空间划分提出了三种划分策略:

1)Uni-labeling:其与原始 GCN 相同,将节点的 1 邻域划分为一个子集。

2)Distance:将节点为1邻域分为2个子集,一个是节点本身,一个是邻域节点。

3)Spatial configuration:将节点的 1 邻域划分为 3 个子集,第一个子集为节点本身,第二个为空间位置上比本节点更靠近整个骨架重心的邻节点集合,第三个则为更远离重心的邻节点集合。(建立这种划分规则在根据运动分析的研究中对向心运动与离心运动的定义。)

时间划分:

      在时间上,由于时序边构成了一个网格,我们可以直接使用类似于时序卷积(temporal convolution)的划分规则。

      最终,时空图上使用的划分规则得到的子集集合会是空间划分与时序划分的笛卡尔积

三、具体内容

1.Skeleton Graph Construction

时间分割+空间分割

空间:

时间:

2.网络结构

,K是卷积核大小

1)p是采样函数:

目的:将结构图的多个邻近点类似于下采样到少个点(?)

2)权重函数:

目的:将(c,K,K)映射到(c,K),改变维度。

3)空间图卷积:

是正则化规则

->

4)时空模型:

<think>嗯,用户想了解ASTGCN模型的结构和实现。首先,我得回忆一下这个模型的相关信息。根据引用中的内容,ASTGCN结合了注意力机制和图卷积来处理时空特征。交通数据有时间和空间上的复杂性,所以模型需要同时捕捉这两方面。 模型架构应该分为空间和时间两个部分。空间方面,图卷积网络(GCN)可以处理路网的结构,但交通流量是动态变化的,所以需要注意力机制来调整节点间的关系。引用3提到不同位置的历史数据对未来预测的影响不同,这说明空间注意力是必要的。时间方面,引用4指出过去的交通流会影响未来,所以时间注意力也很重要,用来捕捉不同时间点的重要性。 接下来,模型的具体模块可能包括时空块的堆叠。每个块可能有空间注意力图卷积和时间注意力卷积,再加上门控机制。比如,空间注意力层动态调整邻接矩阵,时间注意力层处理序列中的关键时间点。然后,多组件融合部分可能需要处理不同时间尺度的数据,如最近、日周期、周周期,引用4中的X_h应该对应最近时段的输入。 实现细节方面,图卷积可能用切比雪夫多项式近似,注意力机制通过可学习的参数计算权重。时间卷积可能用一维卷积或LSTM,但结合注意力的话,可能采用自注意力机制。代码示例部分需要展示这些组件的实现,比如定义空间注意力层、时间卷积层,以及如何整合它们。 还要注意引用的内容,比如引用2说明模型在长期预测中的优势,引用5澄清节点特征的组成,每个节点在时间t有F个特征。因此,输入数据的维度应该是N×F×T,其中N是节点数,F是特征数,T是时间步长。 可能还需要考虑如何将多个时空块的输出融合,以及最终的预测层设计。损失函数通常用MAE或RMSE。用户可能需要具体的代码示例,所以需要用PyTorch或TensorFlow框架展示关键层的实现。 最后,相关问题部分要涵盖模型组件的作用、与传统模型的区别、注意力机制的具体应用、数据预处理和实际部署挑战。这能帮助用户更全面地理解ASTGCN的应用和优化方向。</think>### 基于注意力机制的空间-时间图卷积网络(ASTGCN)模型架构及实现 #### 1. 核心设计目标 ASTGCN旨在通过融合图卷积网络(GCN)和注意力机制,捕捉交通数据中的**动态时空关联性**。交通流具有以下特点: - **空间动态性**:路网节点间的关系随时间变化(如早晚高峰拥堵传播)[^3] - **时间动态性**:不同历史时段对预测的影响权重不同(如最近5分钟与1小时前数据的重要性差异)[^4] #### 2. 模型架构 ``` 输入层 → 多组件时空块堆叠 → 融合层 → 输出层 ``` ##### 2.1 空间-时间块(Spatio-Temporal Block) 每个模块包含三层结构: ```python 时空注意力层 → 空间图卷积 → 时间卷积 → 残差连接 ``` - **空间注意力层** 动态计算节点间关联权重矩阵: $$S = \text{softmax}\left( \sigma(\mathbf{X}W_1) \cdot (\mathbf{X}W_2)^T \right)$$ 其中$W_1, W_2$为可学习参数,$\sigma$为激活函数[^2] - **时间注意力层** 计算时间维度权重: $$E = \text{softmax}\left( \text{tanh}(\mathbf{X}U_1) \cdot (\mathbf{X}U_2)^T \right)$$ 通过调整历史时间步的重要性增强时间建模能力 - **门控时序卷积** 使用一维空洞卷积提取多尺度时序特征: ```python class TemporalConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, filters, kernel_size=3): super().__init__() self.conv = nn.Conv1d(in_channels, 2*filters, kernel_size, padding='same') self.tanh = nn.Tanh() self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): conv_out = self.conv(x) gate, filter = torch.split(conv_out, split_size, dim=1) return self.tanh(filter) * self.sigmoid(gate) # 门控机制 ``` ##### 2.2 多组件融合 同时处理三种时间模式的数据输入: - **最近时段数据**:$\mathcal{X}_h \in \mathbb{R}^{N \times F \times T_h}$(直接关联当前状态) - **日周期数据**:$\mathcal{X}_d \in \mathbb{R}^{N \times F \times T_d}$(捕捉早晚高峰模式) - **周周期数据**:$\mathcal{X}_w \in \mathbb{R}^{N \times F \times T_w}$(识别工作日/周末差异) #### 3. 关键实现细节 ```python class ASTGCN(nn.Module): def __init__(self, node_num, feat_dim, pred_len): super().__init__() # 空间注意力层 self.spatial_att = SpatialAttention(feat_dim) # 时间卷积层 self.temporal_conv = TemporalConv(feat_dim, 64) # 图卷积层(使用切比雪夫多项式近似) self.gconv = ChebConv(64, 64, K=3) # K为多项式阶数 # 多组件融合 self.fusion = nn.Linear(3*64, pred_len) def forward(self, x_h, x_d, x_w): # 处理最近时段数据 s_att = self.spatial_att(x_h) x_h = F.relu(self.gconv(x_h, s_adj_matrix)) # 动态调整邻接矩阵 x_h = self.temporal_conv(x_h.transpose(1,2)).transpose(1,2) # 类似处理日周期、周周期数据 ... # 特征融合 fused = torch.cat([x_h, x_d, x_w], dim=-1) return self.fusion(fused) ``` #### 4. 模型优势分析 1. **动态空间建模**:通过注意力机制自动学习节点间动态权重,优于传统GCN的固定邻接矩阵 2. **多粒度时间建模**:同时捕捉短期波动和长期周期模式[^4] 3. **并行化处理**:不同时间组件可并行计算提升效率
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值