融合注意力和多尺度时空图网络的人体行为识别
提取一种融合注意力和多尺度时空图网络的人体行为识别算法,在时空图网络卷积层融入通道-空间级联注意力机制以及在时间图卷积中增加多尺度卷积,利用改进的算法通过嵌入式平台在NTU RGB+D数据集的两个评估基准X-Sub和X-View上的准确率达到了 89.1％和92.5％.实验结果表明,该方法具有可靠的精度,可以应用于嵌入式平台完成人体行为识别任务.
ST-GCN、注意力机制、多尺度时间卷积、嵌入式平台、人体行为识别
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
2023-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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