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ST-GCN是AAAI 2018提出的经典的基于骨骼的行为识别模型，通过将图卷积应用在具有拓扑结构的人体骨骼数据上，使用时空图卷积提取时空特征进行行为识别，极大地提升了基于骨骼的行为识别任务精度。
我们提供了详尽理论及代码讲解，并可使用免费在线GPU算力资源，一键运行的AI Studio Notebook项目， 使用链接：基于飞桨实现花样滑冰选手骨骼点动作识别大赛baseline
花样滑冰比赛数据下载及准备请参考花样滑冰数据准备
NTU-RGBD数据下载及准备请参考NTU-RGBD数据准备
python3.7 main.py -c configs/recognition/stgcn/stgcn_fsd.yaml
由于赛事未提供验证集数据，因此训练时不做valid。
您可以自定义修改参数配置，以达到在不同的数据集上进行训练/测试的目的，参数用法请参考config。
python3.7 -B -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3" --log_dir=log_stgcn main.py --validate -c configs/recognition/stgcn/stgcn_ntucs.yaml
stgcn_ntucs.yaml为NTU-RGB+D数据集按cross-subject划分方式对应的训练配置。python3.7 main.py --test -c configs/recognition/stgcn/stgcn_fsd.yaml -w output/STGCN/STGCN_epoch_00090.pdparams
通过-c参数指定配置文件，通过-w指定权重存放路径进行模型测试。
评估结果保存在submission.csv文件中，可在评测官网提交查看得分。
模型在花样滑冰数据集上baseline实验精度如下:
| Test_Data | Top-1 | checkpoints |
|---|---|---|
| Test_A | 59.07 | STGCN_fsd.pdparams |
python3.7 main.py --test -c configs/recognition/stgcn/stgcn_ntucs.yaml -w output/STGCN/STGCN_best.pdparams
-c参数指定配置文件，通过-w指定权重存放路径进行模型测试。模型在NTU-RGB+D数据集上实验精度如下:
| split | Top-1 | checkpoints |
|---|---|---|
| cross-subject | 82.28 | STGCN_ntucs.pdparams |
python3.7 tools/export_model.py -c configs/recognition/stgcn/stgcn_fsd.yaml \
-p data/STGCN_fsd.pdparams \
-o inference/STGCN
上述命令将生成预测所需的模型结构文件STGCN.pdmodel和模型权重文件STGCN.pdiparams。
python3.7 tools/predict.py --input_file data/fsd10/example_skeleton.npy \
--config configs/recognition/stgcn/stgcn_fsd.yaml \
--model_file inference/STGCN/STGCN.pdmodel \
--params_file inference/STGCN/STGCN.pdiparams \
--use_gpu=True \
--use_tensorrt=False
输出示例如下:
Current video file: data/fsd10/example_skeleton.npy
top-1 class: 27
top-1 score: 0.9912770986557007
可以看到，使用在花样滑冰数据集上训练好的ST-GCN模型对data/example_skeleton.npy进行预测，输出的top1类别id为27，置信度为0.9912770986557007。
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