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ST-GCN模型文件，针对图卷积的行为识别进行了修改。

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简介：
ST-GCN官方代码模型下载后发现存在错误，在GitHub上检索到的修正版本模型经过实际验证，确认可正常运行，其测试结果与论文中报告的结果高度吻合。

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  • ST-GCN行为识别的图卷积修改模型文件
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    本文件介绍了一种基于ST-GCN的行为识别改进模型，通过优化图卷积操作提升算法性能，适用于视频中人体动作分析与分类。 ST-GCN官方代码模型下载后存在错误。在GitHub上找到了一个经过修改的版本，并且测试结果显示该版本可以正常使用，其结果与论文中的基本一致。
     
  • 基于GCN图卷积的人体行为识别代码分享——以摔倒行为为例
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    本项目提供基于图卷积网络（GCN）的人体行为识别代码，特别聚焦于摔倒行为检测。通过有效利用人体关节信息构建图结构，提升了模型在复杂场景下的识别精度和鲁棒性。 本项目利用GCN图卷积算法实现对人体摔倒行为的识别，采用Python 3.6.5与Pytorch进行训练。
     
  • Python毕业设计——利用时空图卷积(ST-GCN)进行骨骼动作识别+源码及文档指导
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    本项目为Python毕业设计作品，采用时空图卷积（ST-GCN）算法实现对视频中人体骨骼动作的有效识别。提供详尽的源代码与技术文档，旨在帮助学习者深入理解模型架构和应用流程。 项目介绍： 该项目源码为个人课程设计作业的代码集合，在上传前已全部测试通过并成功运行，并在答辩评审中获得平均分94.5分，可以放心下载使用。 1、所有上传的资源内项目代码已在功能验证无误后才进行发布，请您安心下载和应用。 2、此项目适合计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）的学生、教师或企业员工学习参考。同时，也适用于初学者进阶学习，并可作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示的参考资料。 3、具备一定基础的学习者可以在现有代码基础上进行修改和扩展，以实现更多功能需求，同样可以应用于毕业论文写作等场合。 下载后请务必先查看README.md文件（如有的话），仅供个人学习参考之用，请勿用于商业目的。
     
  • Python毕业设计——利用时空图卷积(ST-GCN)进行骨骼动作识别+源代码+文档说明
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    本项目为Python实现的毕业设计作品，采用时空图卷积（ST-GCN）算法对视频中的骨骼动作进行精准识别，并提供详尽的源代码及文档说明。 本项目为Python毕业设计作品，基于时空图卷积（ST-GCN）进行骨骼动作识别研究。该项目包含完整的源代码及详细的文档说明，并配有详尽的注释以帮助初学者理解。该作品在个人评分中获得98分，且导师给予高度认可。对于需要完成毕业设计、期末大作业或课程设计的学生来说，这是一个值得参考和借鉴的作品。 项目内容包括： - 基于时空图卷积（ST-GCN）的骨骼动作识别源代码 - 详细的文档说明与注释 下载该项目后，只需进行简单的部署即可使用。
     
  • Python毕业设计——利用时空图卷积(ST-GCN)进行骨骼动作识别+源代码(高分)
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    本项目基于Python实现，采用时空图卷积神经网络（ST-GCN）模型对视频中的骨骼动作数据进行深度学习分析与分类。提供完整源代码下载。适合毕业设计参考使用。 本项目为基于时空图卷积（ST-GCN）的骨骼动作识别Python毕业设计作品，并附带源代码及详细注释，适合初学者理解使用。该项目是我个人独立完成的作品，在导师的认可下获得了98分的好成绩，是大学期间毕业设计、期末大作业和课程设计的理想选择。下载后只需简单部署即可运行。 该作品利用时空图卷积（ST-GCN）技术进行骨骼动作识别，并提供了易于理解和调试的源代码注释，确保即使是编程新手也能快速上手使用。由于其高质量的设计与实现细节，在导师评审中得到了高度评价并取得了优异的成绩。无论是作为课程作业还是个人项目参考，本作品都是一个值得推荐的选择。
     
  • ST-GCN时空图卷积神经网络
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    简介：ST-GCN是一种用于处理时空数据的深度学习模型，通过图卷积神经网络有效捕捉节点间的关系与动态变化，广泛应用于动作识别、时空预测等领域。 Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition. 这是一篇2018年发表在AAAI会议上的关于图卷积神经网络的论文，并提供了相应的代码。
     
  • 研究论文-改进型卷积神经网络在行人识别中的应用.pdf
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    本文探讨了改进型卷积神经网络在复杂场景下行人识别的应用，通过实验验证了其有效性和优越性。 针对现有行人检测算法存在的定位精度低及实时性差的问题，借鉴目标检测领域的YOLO（You Only Look Once）算法研究成果，提出了一种新的实时行人检测方法。该方法以Tiny-YOLO为基础，通过调整网络模型的输入尺寸来优化行人的特征表达；同时结合图像中行人的大小特点，采用聚类分析技术对数据集进行目标框分类，并选择适合于行人检测的最佳候选框尺寸和数量；此外还通过对卷积层的数量增加重新设计了特征提取与目标检测的网络结构。最后，在混合数据集上训练模型以提高其泛化能力。实验结果表明，该方法在处理不同大小以及部分被遮挡的人体时具有更低的漏检率、更高的定位精度及更好的整体检测效果，并且能够满足实时性的要求。
     
  • 基于时空图卷积(ST-GCN)的骨骼动作识别(Python代码及项目文档).zip
    优质
    本资源提供了一种利用ST-GCN算法进行人体骨骼动作识别的Python实现及其相关文档。包含详细注释与示例，适用于研究和开发人员。 该项目为个人毕业设计项目源码，在评审过程中获得了97分的高评分，并经过严格的调试以确保其可以正常运行，欢迎下载使用。 本资源主要面向计算机相关专业的学生或从业者提供支持。以下是项目的具体信息： 1. 资源包含了所有必要的源代码文件，用户可以直接进行操作和测试。 2. 项目适用于多个学科背景的学生，在课程设计、期末作业以及毕业论文等环节中可以作为参考学习的依据。 3. 若需在此基础上开发其他功能，则需要具备一定的编程能力并能够深入理解现有代码结构。同时建议使用者保持积极的学习态度，自行进行必要的调试工作。 该项目采用基于时空图卷积（ST-GCN）的方法来进行骨骼动作识别，并提供了相应的Python实现及文档说明。
     
  • 【GCN分类】利用Matlab进行图卷积神经网络(GCN)雷达辐射信号识别【附带Matlab源码】.zip
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    本资源提供基于Matlab实现的图卷积神经网络（GCN）应用于雷达辐射信号识别的研究代码。内含详细注释和示例数据，便于学习与实践。适合研究者及工程技术人员参考使用。 在海神之光上传的全部代码均可直接运行并验证其有效性，适合初学者使用；只需替换数据即可获得所需结果。 1. 代码压缩包包含以下内容： - 主函数：Main.m； - 其他m文件（无需单独运行）； - 运行效果示例图。 2. 此代码适用于Matlab 2019b版本。如遇问题，请根据错误提示进行相应修改，或寻求博主帮助解决。 3. 操作步骤如下： - 将所有文件放置于当前的MATLAB工作目录中； - 打开除Main.m外的所有m文件（无需运行）； - 运行主函数Main.m，并等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需进一步咨询或服务，例如请求完整代码、复现期刊论文中的实验步骤、定制Matlab程序或者寻求科研合作，请与博主联系。
     
  • 基于时空图卷积(ST-GCN)的骨骼动作识别毕业设计代码.zip
    优质
    本资源为基于时空图卷积（ST-GCN）算法实现的骨骼动作识别系统源代码，适用于相关领域研究与学习。包含详细注释和实验配置文件，便于快速上手实践。 毕业设计代码：基于时空图卷积（ST-GCN）的骨骼动作识别.zip