논문 읽어주는 석사생의 블로그

* 본글의 모든 그림은 논문의 본문에서 가져왔습니다. 이번 요약하는 논문은 AAAI 2018에 나온 "Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition"입니다. 최근(작년부터?)에 행동 인식 분야에서 가장 핫하게 등장하는 네트워크가 바로 GCN(Graph Convolutional Networks)입니다. GCN은 쉽게 설명드리자면, 어떤 그래프 구조를 이미지 convolution과 유사한 방식으로 연산해서 특징점을 추출하는 네트워크입니다. 사람의 몸도 어떻게 보면 각 관절과 그 관절들이 연결되어있는 구조로 그래프 구조라고 볼 수 있죠. 그렇기 때문에 GCN을 사용한 논문들에서도 좋은 성능을 보이고 있습니다..

* 본글의 모든 그림은 논문에서 가져왔습니다. 오늘 요약하는 논문은 2017년 AAAI에 소개된 "An End-to-End Spatio-Temporal Attention Model for Human Action Recognition from Skeleton Data" 입니다. 논문 전문 : https://arxiv.org/pdf/1611.06067.pdf [출처]Song, Sijie, et al. "An end-to-end spatio-temporal attention model for human action recognition from skeleton data." Thirty-first AAAI conference on artificial intelligence . 2017. 제가 최근 spatio-..