Two-Stream-CNN:在Keras中实现的两个Stream CNN结合使用基于骨架的动作识别和数据集NTU RGB + D

时间:2024-05-18 22:48:28
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文件名称:Two-Stream-CNN:在Keras中实现的两个Stream CNN结合使用基于骨架的动作识别和数据集NTU RGB + D

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更新时间:2024-05-18 22:48:28

keras action-recognition skeleton-data Python

Keras中的两流CNN工具 在的基于骨架的动作识别中,提出了两流CNN,用于基于骨架的动作识别。 它将骨架序列映射到图像(坐标x,y,z到图像R,G,B)。 他们专门设计了骨架变压器模块,以自动重新排列和选择重要的骨架关节。 要求 Python3 凯拉斯 h5py matplotlib 麻木 网络架构 该网络主要由Skeleton Transformer , ConvNet , Feature Fusion和Classification四个模块组成。 两个流的输入分别是原始数据(x,y,z)和帧差。 如下图所示: 用法 function / data_generator.py :生成两个流的输入numpy数组 layer / transformer :Keras中的Skeleton Transformer工具层 网络/ :褶皱有四只苍蝇,具有不同的特征融合方式 结果 模型 准确度(


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Two-Stream-CNN-master
----networks()
--------model_multiply.py(7KB)
--------model_average.py(7KB)
--------basic_4_fc.py(7KB)
--------model_add.py(7KB)
----layers()
--------network.png(100KB)
--------transformer.py(1KB)
----function()
--------data_generator_v2.py(8KB)
--------log_file.py(542B)
--------data_generator.py(7KB)
----README.md(1KB)

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