논문 읽어주는 석사생의 블로그

* 본글의 모든 그림은 논문의 본문에서 가져왔습니다. 2019/08/23 - [논문 요약] - [AAAI-2018]Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition [AAAI-2018]Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition * 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?)..

* 본글의 모든 그림은 논문의 본문에서 가져왔습니다. 이번 요약하는 논문은 CVPR 2019에 나온 "Actional-Structural Graph Convolutional Networks for Skeleton-based Action Recognition"입니다. 지난번 포스팅했던 ST-GCN 논문의 후속 논문으로 컴퓨터 비젼 분야에서 가장 유명한 학회에 나온 논문입니다. (부럽다...) 이전 논문에서 사용했던 GCN(Graph Convolutional Networks)을 사용하는 논문입니다. 지난번 말씀드렸던 이전 논문들의 문제점을 해결하고자 나왔는데 완성도 있고 어려운 논문이에욯ㅎㅎㅎ 구체적으로 어떻게 적용하고 있는지는 아래의 설명을 통해 풀어보도록 하겠습니다. 논문 전문 : https://arxi..

* 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..