AGMS-GCN动作识别

### AGMS-GCN动作识别方法概述 AGMS-GCN（Attention Guided Multi-Scale Graph Convolutional Network）是一种用于人体姿态估计和动作识别的方法。该网络通过引入多尺度图卷积以及注意力机制来提升模型对人体运动模式的理解能力。 #### 模型架构特点 - **多尺度图卷积**：为了捕捉不同层次的空间关系，AGMS-GCN采用了多个尺度下的图卷积操作。这有助于更好地表示局部细节与全局结构之间的联系[^1]。 ```python import torch.nn as nn class MS_GCN(nn.Module): def __init__(self, num_scales=3): super(MS_GCN, self).__init__() self.gcn_layers = nn.ModuleList([ GCNLayer() for _ in range(num_scales) ]) def forward(self, x): outputs = [] for layer in self.gcn_layers: out = layer(x) outputs.append(out) return torch.cat(outputs, dim=-1) ``` - **自适应通道注意模块 (ACAM)** ：此部分旨在增强特征表达力并减少冗余信息的影响。它能够自动学习哪些通道更重要从而调整权重分配。 ```python class ACAM(nn.Module): def __init__(self, channels): super(ACAM, self).__init__() reduction_ratio = 8 hidden_channels = max(channels // reduction_ratio, 1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channels, hidden_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(hidden_channels, channels), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, t = x.size() avg_pool = F.avg_pool2d(x, kernel_size=(c, 1)).view(b, c) max_pool = F.max_pool2d(x, kernel_size=(c, 1)).view(b, c) y_avg = self.fc(avg_pool).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) y_max = self.fc(max_pool).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) attention_map = y_avg + y_max output = x * attention_map.expand_as(x) return output ``` #### 数据预处理流程 对于输入数据而言，通常会先利用现有的二维/三维骨架提取算法获得每帧图像对应的人体关节坐标序列；接着对这些时间序列做标准化变换以消除个体差异带来的影响；最后送入到构建好的神经网络当中训练或预测分类标签。 #### 实验设置与评估指标 实验过程中选取了几种公开的数据集来进行验证测试，比如NTU RGB+D、Kinetics-skeleton等，并且对比了其他几种主流的动作识别框架的效果。评价标准主要包括准确率(Accuracy)，F1 Score等多个方面。