毕业设计代码，基于时空图卷积（ST-GCN）的骨骼动作识别.zip

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在PPI数据集上用图卷积神经网络实现节点分类，包括GCN分类网络搭建、PPI数据集的数据预处理，以及节点分类网络的训练和测试代码。

基于多标签的目标检测，与传统的木匾检测算法不同，最后实现分类

PyG-GCN_res-CS 这是使用C＆S方法对模型的改进。 ogbn-arxiv 出模型： 查看C＆S方法： 改善策略： 添加C＆S方法 环境要求 pytorch == 1.7.1 pytorch_geometric == 1.6.3 ogb == 1.2.4 实验设置： 该模型为8层，共运行10次，共得出500个纪元。 python gcn_res_cs.py 详细的超参数： num_layers = 8 hidden_dim = 128 dropout = 0.5 lr = 0.01 runs = 10 epochs = 500 alpha = 0.2 beta = 0.7 num_correction_layers = 50 correction_alpha = 0.8 num_smoothing_layers = 50 smoothing_alpha =

针对煤矿生产区域的监控视频较为模糊且人员行为类型复杂,常规行为识别方法的准确率较低的问题,提出了一种基于动态注意力与多层感知图卷积网络（DA-GCN）的煤矿人员行为识别方法。采用Openpose算法提取输入视频的人体关键点,得到3个维度、18个坐标的人体关键点信息,降低模糊背景信息的干扰;通过动态多层感知图卷积网络（D-GCN）提取人体关键点的空间特征,通过时间卷积网络（TCN）提取人体关键点的时间特征,提高网络对不同动作的泛化能力;使用动态注意力机制,增强网络对于动作关键帧、关键骨架的注意力程度,进一步缓解视频质量不佳带来的影响;使用Softmax分类器进行动作分类。通过场景分析,将井下行为分为站立、行走、坐、跨越和操作设备5种类型,构建适用于煤矿场景的Cumt-Action数据集。实验结果表明,DA-GCN在Cumt-Action数据集的最高准确率达到99.3%,最高召回率达到98.6%;与其他算法相比,DA-GCN在Cumt-Action数据集和公共数据集NTU-RGBD上均具有较高的识别准确率,证明了DA-GCN优秀的行为识别能力。

本文中有两个gif图需要将文件使用html的方式打开才可以看到，主要介绍了本人对图卷积网络的形象化的理解，希望能够帮助到大家共同努力，谢谢！

MGU网 GCN辅助的多尺度两阶段网络在OCP图像中对视网膜层和椎间盘进行联合分割 代号 该代码即将推出。 结果 结果即将到来。 引文 如果您使用此代码进行研究，请考虑引用以下文章： 接触 如有任何疑问，请联系

自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集

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