用于基于骨架动作识别的中心差分图卷积算子
计算机视觉与模式识别
2021-11-16 v1
摘要
本文提出一种称为中心差分图卷积（CDGC）的新型图卷积算子，用于基于骨架的动作识别。它不仅能像普通图卷积操作那样聚合节点信息，还能聚合梯度信息。在不引入任何额外参数的情况下，CDGC 可替换任何现有图卷积网络（GCN）中的普通图卷积。此外，开发了 CDGC 的加速版本，大幅提升了训练速度。在两个流行的大规模数据集 NTU RGB+D 60 与 120 上的实验证明了所提 CDGC 的有效性。代码见 https://github.com/iesymiao/CD-GCN。
引用
@article{arxiv.2111.06995,
title = {A Central Difference Graph Convolutional Operator for Skeleton-Based Action Recognition},
author = {Shuangyan Miao and Yonghong Hou and Zhimin Gao and Mingliang Xu and Wanqing Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.06995},
year = {2021}
}
备注
Accepted by IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT)