MMAction2 学习笔记 （一）——骨骼动作识别模型相关内容

MMAction2 学习笔记 （一）——骨骼动作识别模型相关内容

0- 写在前面

好久不用CSDN发东西了，近期研究可以说有进展却又没什么进展，达到方向切换到了动作识别，目前正在实习，具体的内容方向是基于骨骼关键点的动作识别（skeleton based action recognition）。 在经过了多多的调研之后，觉得目前还是mmaction2平台最香，因此希望后续工作（包括效果的验证、实验、对比等等）包括前期的端到端工作都在mmaction2工具箱上展开。

学习mmaction2的目的是能够借助该平台对数据集、算法、演示、流程、搭建等等环节都能够理解的更加清晰和透彻（毕竟目前是一个小白），为后续自己的真正实际问题解决做准备。

本篇文章主要是基于mmaction2的中文教程（链接见文末），此外还有一些参考的文章以及github库中的注释性教程。

1- MMAction2 简介

mmaction2是商汤和港中文联合研发的一个基于pytorch框架的人体动作识别的深度学习开源工具库，可以提供包括行为识别（分类）、时序动作检测、时空动作检测、骨骼动作识别（分类）等等多种子类问题的算法框架，包括数据集等等，可以非常方便的使用。
mmaction2 和广为人知的检测工具库mmdetection 一样，都属于open-mmlab 工具箱下属的一个模块，目前仍在不断更新与拓展功能及算法，可以预见的是，其在人体行为识别方面将被更多人使用。

2-骨骼关键点识别部分

目前在骨骼动作识别方面，mmaction2 已集成的算法有两个：
ST-GCN： 2018年发布，是使用图卷积做骨骼关键点识别的开山之作，给出了经典的骨骼关键点拓扑表示方法
Pose-C3D： 2020年发布，简单粗暴，是使用3DCNN做骨骼关键点的一枝独秀（文章进行了大量的实验，会让人觉得是穷近期极的天花板的存在），同时也是近3年为数不多的使用3DCNN解决骨骼关键点且有较好性能表现的文章。

网络模块的基本形式

mmaction2在骨骼点识别算法中内置了上述的ST-GCN与 Pose-C3D 两种网络模型，其具体的介绍以及内容存储在mmaction2/configs/skeleton/ 中。 对于每个模型来说，官方的指南基本上从以下几个方面展开：
Introduction ：介绍模型及其所属文章的基本信息
Model Zoo ：给出一些已经训练好的模型参数、性能、模型文件以及其他信息
Train ： 训练的步骤以及命令行，通常会附一个实例展示具体用法
Test ：测试的步骤以及命令行，通常会附一个实例展示具体用法

ST-GCN

》github链接《
ST-GCN介绍的比较草率，唯一的亮点是使用3D-SKELETON数据进行训练时，得到了比原论文还要高的识别准确率（84.61），而使用自生成的2D-SKELETON作为训练与测试样本的时候得到了更高的，这一点在PoseC3D 的文章中有提到，作者认为原因是3D数据集的质量本身不够高，感兴趣的可以去看原文。
具体内容：

1. 模型库中在NTU RGB+D数据集上进行了训练（X-Sub） 分别为2D版本和3D版本；
2. 提供了模型训练的脚本
3. 提供了模型测试的脚本

PoseC3D

相比之下，PoseC3D的介绍要更加详细且全面：

1. 在 数据集方面，PoseC3D不光做了动作的可视化（因为文章是将关键点变成heatmap而不是拓扑图，感兴趣可以看原文）&#

最后

以上就是彪壮灰狼为你收集整理的MMAction2 学习笔记 （一）——骨骼动作识别模型相关内容的全部内容，希望文章能够帮你解决MMAction2 学习笔记 （一）——骨骼动作识别模型相关内容所遇到的程序开发问题。

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