動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1/1動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 2第二部分圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)作識(shí)別中的應(yīng)用 4第三部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 6第四部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間建模 9第五部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間建模 11第六部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù) 15第七部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估指標(biāo) 19第八部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 22

第一部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AS-GNNs）是一種用于處理動(dòng)作狀態(tài)圖（ASG）的高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。ASG是一種圖結(jié)構(gòu)，其中節(jié)點(diǎn)表示動(dòng)作和狀態(tài)，邊緣表示動(dòng)作之間的轉(zhuǎn)換。AS-GNNs利用圖結(jié)構(gòu)信息來(lái)學(xué)習(xí)動(dòng)作和狀態(tài)之間的復(fù)雜關(guān)系，從而提高動(dòng)作識(shí)別、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和決策制定任務(wù)的性能。

AS-GNNs的結(jié)構(gòu)和工作原理

AS-GNNs通常由以下組件組成：

*輸入層：將ASG作為輸入。

*圖卷積層：沿ASG的邊緣傳播信息，聚合相鄰節(jié)點(diǎn)的特征。

*全連接層：將圖卷積層的輸出投影到目標(biāo)維度。

*輸出層：根據(jù)任務(wù)的不同產(chǎn)生預(yù)測(cè)，例如動(dòng)作類別、狀態(tài)概率或策略。

AS-GNNs的工作原理是通過(guò)圖卷積運(yùn)算迭代地更新節(jié)點(diǎn)特征。圖卷積運(yùn)算涉及匯總相鄰節(jié)點(diǎn)的特征，并結(jié)合節(jié)點(diǎn)自己的特征，生成新的特征表示。通過(guò)多層圖卷積，AS-GNNs可以從ASG中學(xué)習(xí)高層次的表示。

AS-GNNs的類型

存在各種類型的AS-GNNs，取決于其圖卷積運(yùn)算和架構(gòu)。一些常見(jiàn)的類型包括：

*圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）：使用簡(jiǎn)單的圖卷積運(yùn)算，總結(jié)相鄰節(jié)點(diǎn)的特征。

*門控圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GGNN）：使用門控機(jī)制來(lái)控制信息在圖中的流動(dòng)。

*空間-時(shí)間圖卷積網(wǎng)絡(luò)（ST-GCN）：處理動(dòng)態(tài)ASG，考慮時(shí)間信息。

*注意機(jī)制圖卷積網(wǎng)絡(luò)（AGNN）：使用注意力機(jī)制來(lái)關(guān)注ASG中重要的部分。

AS-GNNs的優(yōu)點(diǎn)

AS-GNNs具有以下優(yōu)點(diǎn)：

*利用圖結(jié)構(gòu)：能夠從ASG中學(xué)習(xí)復(fù)雜的動(dòng)作和狀態(tài)關(guān)系。

*空間和時(shí)間建模：可以處理動(dòng)態(tài)ASG，同時(shí)捕捉空間和時(shí)間維度中的信息。

*可解釋性：通過(guò)關(guān)注ASG中特定的路徑和節(jié)點(diǎn)，提供對(duì)決策過(guò)程的洞察力。

*任務(wù)靈活性：可用于各種任務(wù)，包括動(dòng)作識(shí)別、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、決策制定和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

AS-GNNs的應(yīng)用

AS-GNNs已成功應(yīng)用于以下領(lǐng)域：

*動(dòng)作識(shí)別：識(shí)別視頻或傳感器數(shù)據(jù)中的動(dòng)作序列。

*運(yùn)動(dòng)規(guī)劃：生成有效且安全的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡。

*決策制定：在具有復(fù)雜動(dòng)作和狀態(tài)空間的環(huán)境中制定最佳決策。

*強(qiáng)化學(xué)習(xí)：學(xué)習(xí)從ASG中的交互中采取最佳行動(dòng)。

當(dāng)前的研究和挑戰(zhàn)

AS-GNNs的研究仍在快速發(fā)展，目前有一些正在探索的領(lǐng)域：

*異構(gòu)ASG：開(kāi)發(fā)處理異構(gòu)ASG的AS-GNNs，其中不同類型的動(dòng)作和狀態(tài)具有不同的屬性。

*長(zhǎng)期依賴關(guān)系：解決AS-GNNs中捕獲長(zhǎng)期依賴關(guān)系的挑戰(zhàn)。

*可擴(kuò)展性：設(shè)計(jì)可擴(kuò)展的AS-GNNs，以便處理大型和復(fù)雜的ASG。

*魯棒性：提高AS-GNNs對(duì)輸入噪聲和ASG變化的魯棒性。

總的來(lái)說(shuō)，AS-GNNs是一種強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于處理動(dòng)作狀態(tài)圖。它們利用圖結(jié)構(gòu)信息來(lái)學(xué)習(xí)動(dòng)作和狀態(tài)之間的復(fù)雜關(guān)系，從而在各種任務(wù)中實(shí)現(xiàn)出色的性能。隨著持續(xù)的研究和創(chuàng)新，AS-GNNs預(yù)計(jì)將在動(dòng)作識(shí)別、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、決策制定和強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。第二部分圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)作識(shí)別中的應(yīng)用關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【動(dòng)作識(shí)別中的時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】

1.時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-GNN）將動(dòng)作視為時(shí)空?qǐng)D，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間和時(shí)間依賴關(guān)系，有效捕捉動(dòng)作動(dòng)態(tài)。

2.ST-GNN利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取骨架特征，再將特征投影到圖節(jié)點(diǎn)，結(jié)合注意力機(jī)制加強(qiáng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)信息。

3.在時(shí)間維度上，ST-GNN使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT）建模幀間依賴關(guān)系，捕獲動(dòng)作的時(shí)序演變。

【基于骨架的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)作識(shí)別中的應(yīng)用

引言

動(dòng)作識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一項(xiàng)基本任務(wù)，其應(yīng)用廣泛，例如視頻監(jiān)控、人機(jī)交互和醫(yī)療保健。近年來(lái)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）因其建模非歐幾里得結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如動(dòng)作骨架）的能力而備受關(guān)注。本文將介紹GNN在動(dòng)作識(shí)別中的應(yīng)用，重點(diǎn)關(guān)注其優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)和未來(lái)研究方向。

GNN的優(yōu)勢(shì)

GNN專用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，其優(yōu)勢(shì)在于：

*高表達(dá)能力：GNN可以捕獲圖中節(jié)點(diǎn)和邊的豐富信息，包括空間結(jié)構(gòu)、拓?fù)湟蕾囮P(guān)系和特征屬性。這有助于表示復(fù)雜的動(dòng)作模式，例如相互關(guān)聯(lián)的身體部位和運(yùn)動(dòng)軌跡。

*可解釋性：GNN的架構(gòu)直觀，其權(quán)重和中間表示可以解釋為節(jié)點(diǎn)和邊之間的關(guān)系和相互作用。這有利于理解模型的決策過(guò)程并進(jìn)行深入分析。

*魯棒性：GNN對(duì)動(dòng)作骨架數(shù)據(jù)的缺失和噪聲具有魯棒性。這在現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景中至關(guān)重要，其中數(shù)據(jù)可能不完整或受到干擾。

GNN的應(yīng)用場(chǎng)景

GNN已成功應(yīng)用于各種動(dòng)作識(shí)別任務(wù)，包括：

*骨架動(dòng)作識(shí)別：GNN廣泛用于骨架數(shù)據(jù)建模，其中人體被表示為節(jié)點(diǎn)和連接它們的身體部位的邊。GNN可以有效捕捉骨骼運(yùn)動(dòng)的時(shí)空關(guān)系和協(xié)調(diào)。

*視頻動(dòng)作識(shí)別：GNN已應(yīng)用于視頻動(dòng)作識(shí)別，其中視頻幀被表示為圖。GNN可以從視頻中提取時(shí)空特征并識(shí)別動(dòng)作模式。

*手勢(shì)識(shí)別：GNN也被用于手勢(shì)識(shí)別，其中手被表示為節(jié)點(diǎn)而手指運(yùn)動(dòng)被表示為邊。GNN可以學(xué)習(xí)手勢(shì)的形狀和動(dòng)態(tài)。

挑戰(zhàn)和未來(lái)方向

盡管GNN在動(dòng)作識(shí)別中取得了顯著進(jìn)展，但仍然存在一些挑戰(zhàn)和未來(lái)研究方向：

*大規(guī)模數(shù)據(jù)集：動(dòng)作識(shí)別通常需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。研究GNN在這種大型數(shù)據(jù)集上的可擴(kuò)展性和效率至關(guān)重要。

*時(shí)空表示：動(dòng)作不僅具有空間結(jié)構(gòu)，還具有時(shí)間維。探索有效融合時(shí)空信息的GNN架構(gòu)是未來(lái)的一個(gè)重要方向。

*跨模態(tài)學(xué)習(xí)：動(dòng)作識(shí)別經(jīng)常涉及多個(gè)模態(tài)，例如骨架、RGB圖像和深度信息。研究GNN用于跨模態(tài)動(dòng)作識(shí)別的多模態(tài)學(xué)習(xí)方法具有巨大潛力。

*可解釋性增強(qiáng)：提高GNN模型的可解釋性以獲得對(duì)動(dòng)作識(shí)別的深入理解是至關(guān)重要的。開(kāi)發(fā)可視化工具和解釋技術(shù)可以促進(jìn)模型的部署和信任。

結(jié)論

GNN為動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域帶來(lái)了變革性的進(jìn)展。其強(qiáng)大的表示能力、可解釋性和魯棒性使它們成為處理動(dòng)作骨架和其他圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的理想選擇。隨著研究的不斷深入，GNN在動(dòng)作識(shí)別中的應(yīng)用有望進(jìn)一步擴(kuò)展，帶來(lái)更準(zhǔn)確和可靠的模型。第三部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)可擴(kuò)展性

1.模塊化架構(gòu)：動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被設(shè)計(jì)為模塊化的，允許輕松添加或刪除模塊以適應(yīng)不同的任務(wù)。

2.數(shù)據(jù)并行：該架構(gòu)支持?jǐn)?shù)據(jù)并行，這允許在多個(gè)GPU上分發(fā)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而提高訓(xùn)練效率。

3.時(shí)空可擴(kuò)展性：動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序和空間卷積操作可以擴(kuò)展到任意大小的輸入，使其適用于處理大型圖數(shù)據(jù)。

有效性

1.圖結(jié)構(gòu)感知：動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)捕獲動(dòng)作序列中的圖結(jié)構(gòu)信息，提高了動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性。

2.時(shí)態(tài)關(guān)系建模：該架構(gòu)使用時(shí)序卷積層來(lái)建模動(dòng)作序列中的時(shí)態(tài)關(guān)系，捕捉運(yùn)動(dòng)模式和動(dòng)作事件。

3.空間特征提?。嚎臻g卷積層用于提取動(dòng)作序列中的空間特征，為動(dòng)作識(shí)別提供重要的視覺(jué)信息。

記憶能力

1.內(nèi)存模塊：動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用記憶模塊來(lái)存儲(chǔ)和更新動(dòng)作序列中的相關(guān)信息，使網(wǎng)絡(luò)在長(zhǎng)期依賴關(guān)系的情況下也能有效地識(shí)別動(dòng)作。

2.自注意力機(jī)制：自注意力層使網(wǎng)絡(luò)能夠關(guān)注動(dòng)作序列中最重要的部分，提高了動(dòng)作識(shí)別性能。

3.動(dòng)態(tài)門控：動(dòng)態(tài)門控機(jī)制控制記憶模塊的信息流，優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)的記憶能力。

魯棒性

1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)：動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如隨機(jī)采樣和時(shí)間抖動(dòng)，來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的魯棒性。

2.噪聲注入：在訓(xùn)練過(guò)程中注入噪聲有助于提高模型對(duì)輸入擾動(dòng)的抵抗力，使其在現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景中更有效。

3.超參數(shù)優(yōu)化：通過(guò)超參數(shù)優(yōu)化，可以找到動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳超參數(shù)組合，提高模型的整體魯棒性。

適應(yīng)性

1.可轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)：動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)執(zhí)行不同的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)，節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間并提高性能。

2.微調(diào)：微調(diào)技術(shù)允許在特定任務(wù)上調(diào)整動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，進(jìn)一步提高其適應(yīng)性。

3.聯(lián)合訓(xùn)練：聯(lián)合訓(xùn)練多個(gè)動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以改善它們的性能，提高模型的適應(yīng)性和泛化能力。動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AS-GNN）是一種圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，專為處理具有動(dòng)作序列和關(guān)聯(lián)狀態(tài)的時(shí)空數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。它將動(dòng)作序列和狀態(tài)信息編碼到異構(gòu)圖中，并使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）進(jìn)行學(xué)習(xí)。

AS-GNN架構(gòu)

AS-GNN架構(gòu)主要包括三個(gè)組件：

1.動(dòng)作狀態(tài)圖構(gòu)建

AS-GNN將動(dòng)作序列和狀態(tài)信息構(gòu)建為一個(gè)異構(gòu)圖。圖中包含三種類型的節(jié)點(diǎn)：

*動(dòng)作節(jié)點(diǎn)：表示動(dòng)作序列中的動(dòng)作。

*狀態(tài)節(jié)點(diǎn)：表示與動(dòng)作關(guān)聯(lián)的狀態(tài)信息。

*時(shí)間節(jié)點(diǎn)：表示動(dòng)作發(fā)生的時(shí)間。

三種節(jié)點(diǎn)類型之間存在以下邊：

*動(dòng)作-狀態(tài)邊：連接動(dòng)作節(jié)點(diǎn)和狀態(tài)節(jié)點(diǎn)。

*動(dòng)作-時(shí)間邊：連接動(dòng)作節(jié)點(diǎn)和時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

*狀態(tài)-狀態(tài)邊：連接同一動(dòng)作中的狀態(tài)節(jié)點(diǎn)。

2.圖卷積網(wǎng)絡(luò)

圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）用于在圖上進(jìn)行消息傳遞和特征聚合。在AS-GNN中，GCN針對(duì)每種類型的節(jié)點(diǎn)分別應(yīng)用。

*動(dòng)作GCN：聚合與動(dòng)作相關(guān)的狀態(tài)信息以及時(shí)間信息，以更新動(dòng)作表示。

*狀態(tài)GCN：聚合來(lái)自相鄰動(dòng)作的狀態(tài)信息，以更新?tīng)顟B(tài)表示。

*時(shí)間GCN：聚合來(lái)自相鄰動(dòng)作的時(shí)間信息，以更新時(shí)間表示。

3.動(dòng)作狀態(tài)預(yù)測(cè)

GCN經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，AS-GNN可以用于預(yù)測(cè)未來(lái)的動(dòng)作或狀態(tài)信息。預(yù)測(cè)過(guò)程的步驟如下：

*將當(dāng)前動(dòng)作序列和狀態(tài)信息構(gòu)建成異構(gòu)圖。

*在圖上應(yīng)用GCN，以聚合時(shí)空信息并更新節(jié)點(diǎn)表示。

*從更新后的節(jié)點(diǎn)表示中預(yù)測(cè)未來(lái)的動(dòng)作或狀態(tài)。

AS-GNN的優(yōu)點(diǎn)

AS-GNN具有以下優(yōu)點(diǎn)：

*異構(gòu)建模：它可以同時(shí)處理動(dòng)作序列和狀態(tài)信息，從而更好地捕捉時(shí)空數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。

*時(shí)空關(guān)系建模：它利用動(dòng)作-時(shí)間邊和狀態(tài)-狀態(tài)邊顯式建模動(dòng)作和狀態(tài)之間的時(shí)空關(guān)系。

*可解釋性：圖結(jié)構(gòu)提供了對(duì)模型決策的可解釋性，因?yàn)樗@示了動(dòng)作、狀態(tài)和時(shí)間之間的關(guān)系。

AS-GNN的應(yīng)用

AS-GNN已成功應(yīng)用于各種應(yīng)用中，包括：

*動(dòng)作識(shí)別：識(shí)別動(dòng)作序列中的動(dòng)作類型。

*姿態(tài)估計(jì)：預(yù)測(cè)給定一組關(guān)節(jié)的角度和位置的人體姿態(tài)。

*人體動(dòng)作預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)給定動(dòng)作序列的未來(lái)動(dòng)作。

*交互式對(duì)話生成：生成與給定對(duì)話歷史記錄相一致的自然語(yǔ)言響應(yīng)。

*時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的未來(lái)值。第四部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間建模關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間建?！?/p>

1.時(shí)序圖卷積操作：利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）上的時(shí)序圖卷積操作，捕獲動(dòng)作序列的時(shí)序演變。

2.多尺度時(shí)間特征提?。和ㄟ^(guò)不同時(shí)間尺度的時(shí)序圖卷積操作，提取動(dòng)作序列中不同時(shí)間尺度的特征信息。

3.記憶單元增強(qiáng)時(shí)序依賴性：結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等記憶單元，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)序依賴關(guān)系的建模能力。

【動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間建?！?/p>

動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間建模

動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ASTGN)是一種時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它同時(shí)對(duì)動(dòng)作和狀態(tài)圖進(jìn)行建模，以捕獲動(dòng)作和狀態(tài)之間的相互依賴性。ASTGN的時(shí)間建模通過(guò)以下模塊實(shí)現(xiàn)：

#1.時(shí)間圖卷積網(wǎng)絡(luò)（TGCN）

TGCN是一種用于時(shí)序數(shù)據(jù)的時(shí)間圖卷積網(wǎng)絡(luò)。它通過(guò)在時(shí)間圖上執(zhí)行圖卷積，捕獲序列數(shù)據(jù)中的時(shí)序信息。在ASTGN中，TGCN用于對(duì)動(dòng)作序列進(jìn)行建模，提取動(dòng)作之間的時(shí)間依賴性。

#2.時(shí)態(tài)注意機(jī)制

時(shí)態(tài)注意機(jī)制用于關(guān)注序列中不同時(shí)間步長(zhǎng)上的重要?jiǎng)幼?。它?jì)算每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)上的權(quán)重，然后將這些權(quán)重應(yīng)用于動(dòng)作表示中。這允許模型學(xué)習(xí)哪些動(dòng)作在每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)上更重要。

#3.遞歸狀態(tài)更新

ASTGN使用遞歸狀態(tài)更新模塊來(lái)更新每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)的狀態(tài)表示。狀態(tài)更新模塊接收來(lái)自前一步的狀態(tài)表示和來(lái)自TGCN的當(dāng)前動(dòng)作表示。它使用這些輸入來(lái)計(jì)算新的狀態(tài)表示，該表示捕獲了動(dòng)作序列迄今為止對(duì)其狀態(tài)的影響。

#4.動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)（DGCN）

DGCN是一種動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)，它可以對(duì)圖結(jié)構(gòu)隨著時(shí)間推移而變化的圖進(jìn)行建模。在ASTGN中，DGCN用于對(duì)狀態(tài)圖進(jìn)行建模。它捕獲狀態(tài)之間的空間依賴性，以及這些依賴性如何在動(dòng)作序列展開(kāi)時(shí)發(fā)生變化。

#5.空間時(shí)間注意力機(jī)制

空間時(shí)間注意力機(jī)制用于關(guān)注狀態(tài)圖中不同節(jié)點(diǎn)和時(shí)間步長(zhǎng)上的重要連接。它計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)和時(shí)間步長(zhǎng)的權(quán)重，然后將這些權(quán)重應(yīng)用于狀態(tài)表示。這允許模型學(xué)習(xí)哪些連接在每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)上更重要。

#6.時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)（STGCN）

STGCN是一種時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)，它結(jié)合了TGCN和DGCN來(lái)同時(shí)捕獲動(dòng)作和狀態(tài)中的時(shí)間和空間依賴性。在ASTGN中，STGCN用于對(duì)動(dòng)作狀態(tài)圖進(jìn)行建模。它提取動(dòng)作和狀態(tài)之間的交互，以及這些交互如何在序列展開(kāi)時(shí)演變。

通過(guò)結(jié)合這些模塊，ASTGN能夠?qū)?dòng)作和狀態(tài)序列中的時(shí)間和空間依賴性進(jìn)行建模。這使得它能夠從動(dòng)作和狀態(tài)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的時(shí)間和空間模式，從而提高動(dòng)作預(yù)測(cè)和狀態(tài)估計(jì)的性能。第五部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間建模關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的空間建模

1.圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）：GCN利用圖結(jié)構(gòu)對(duì)節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行聚合，從而捕捉動(dòng)作序列中的空間關(guān)系。

2.空間注意機(jī)制：通過(guò)添加空間注意力模塊，模型可以重點(diǎn)關(guān)注與當(dāng)前動(dòng)作狀態(tài)高度相關(guān)的空間區(qū)域，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和表現(xiàn)力。

3.時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)（STGCN）：STGCN結(jié)合時(shí)域和空域圖卷積，同時(shí)對(duì)動(dòng)作序列中的時(shí)間和空間依賴性進(jìn)行建模，提高了網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中的性能。

基于姿態(tài)估計(jì)的空間建模

1.骨架關(guān)鍵點(diǎn)圖：將人體姿態(tài)表示為一組連接的骨架關(guān)鍵點(diǎn)，形成一個(gè)圖結(jié)構(gòu)，從而利用GCN等方法進(jìn)行空間建模。

2.關(guān)節(jié)連接建模：通過(guò)考慮關(guān)節(jié)之間的連接性，構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)關(guān)節(jié)之間的相關(guān)性和運(yùn)動(dòng)模式。

3.人體結(jié)構(gòu)約束：將人體解剖學(xué)知識(shí)融入建模過(guò)程中，確保網(wǎng)絡(luò)能夠生成符合人體運(yùn)動(dòng)規(guī)律的姿勢(shì)序列。

點(diǎn)云空間建模

1.點(diǎn)云分割：將點(diǎn)云分割成語(yǔ)義上不同的部分，形成一個(gè)圖結(jié)構(gòu)，用于后續(xù)的GCN建模。

2.點(diǎn)云嵌入：利用點(diǎn)云嵌入技術(shù)將原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)映射到低維空間，便于網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高效處理。

3.點(diǎn)云變形：通過(guò)學(xué)習(xí)點(diǎn)云變形，網(wǎng)絡(luò)能夠生成新的姿勢(shì)序列，突破動(dòng)作空間的限制。

基于動(dòng)作特征的空間建模

1.動(dòng)作特征提?。簭膭?dòng)作序列中提取關(guān)鍵特征，形成一個(gè)圖結(jié)構(gòu)，用于后續(xù)的GCN建模。

2.動(dòng)作語(yǔ)義相關(guān)性：考慮動(dòng)作之間的語(yǔ)義相關(guān)性，構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)不同動(dòng)作之間的依賴關(guān)系。

3.動(dòng)作模板庫(kù)：建立動(dòng)作模板庫(kù)，為網(wǎng)絡(luò)提供預(yù)先定義的動(dòng)作原型，指導(dǎo)動(dòng)作空間建模。

多模態(tài)融合的空間建模

1.異構(gòu)圖構(gòu)建：將來(lái)自骨架關(guān)鍵點(diǎn)、點(diǎn)云等不同模態(tài)的信息融合到一個(gè)異構(gòu)圖中，進(jìn)行聯(lián)合空間建模。

2.模態(tài)注意機(jī)制：引入模態(tài)注意機(jī)制，動(dòng)態(tài)調(diào)整不同模態(tài)特征的重要性，使網(wǎng)絡(luò)專注于最具信息量的模態(tài)。

3.跨模態(tài)融合：通過(guò)跨模態(tài)融合層，將不同模態(tài)的特征進(jìn)行融合，豐富動(dòng)作空間的表示。動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間建模

動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ASTGCN）是一種用于動(dòng)作空間建模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它綜合了圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）的結(jié)構(gòu)和時(shí)空特征的建模能力。ASTGCN能夠?qū)?dòng)作視為圖結(jié)構(gòu)，其中關(guān)節(jié)位置構(gòu)成節(jié)點(diǎn)，骨骼連接構(gòu)成邊。在此基礎(chǔ)上，ASTGCN利用GCN層在圖結(jié)構(gòu)上進(jìn)行信息聚合，充分利用動(dòng)作序列中的空間關(guān)系。

ASTGCN模型架構(gòu)

ASTGCN模型由以下模塊組成：

*圖卷積層（GCNLayer）：GCN層能夠?qū)⒚總€(gè)節(jié)點(diǎn)的信息與其鄰域節(jié)點(diǎn)的信息進(jìn)行聚合，從而獲得更全面的節(jié)點(diǎn)表示。ASTGCN中，GCN層被用于聚合關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)的空間信息，捕捉動(dòng)作序列中的骨骼連接關(guān)系。

*時(shí)間卷積層（TCNLayer）：TCN層能夠?qū)r(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，提取時(shí)序特征。ASTGCN中，TCN層被用于捕捉動(dòng)作序列中的時(shí)間演化模式，學(xué)習(xí)關(guān)節(jié)位置隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

*注意機(jī)制（AttentionMechanism）：ASTGCN中加入了注意機(jī)制，以增強(qiáng)GCN層對(duì)重要關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)的關(guān)注。通過(guò)注意機(jī)制，模型可以賦予關(guān)鍵關(guān)節(jié)更高的權(quán)重，從而提高動(dòng)作空間建模的精度。

*多尺度機(jī)制（Multi-ScaleMechanism）：ASTGCN采用多尺度機(jī)制，以捕獲不同尺度的空間特征。模型通過(guò)不同尺寸的GCN卷積核進(jìn)行信息聚合，從局部到全局提取多尺度的動(dòng)作空間信息。

動(dòng)作空間建模流程

ASTGCN對(duì)動(dòng)作空間建模的流程如下：

1.圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建：將動(dòng)作幀表示為關(guān)節(jié)位置的圖，其中節(jié)點(diǎn)代表關(guān)節(jié)位置，邊代表骨骼連接。

2.時(shí)空特征提?。和ㄟ^(guò)GCN層和TCN層分別提取動(dòng)作序列中的空間特征和時(shí)間特征。

3.注意機(jī)制聚合：利用注意機(jī)制聚合不同關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)的信息，增強(qiáng)模型對(duì)關(guān)鍵關(guān)節(jié)的關(guān)注。

4.多尺度特征融合：通過(guò)不同尺寸的GCN卷積核聚合信息，提取多尺度的動(dòng)作空間特征。

5.動(dòng)作空間表示：將提取的時(shí)空特征融合，得到動(dòng)作空間的全面表示。

優(yōu)勢(shì)

ASTGCN在動(dòng)作空間建模方面具有以下優(yōu)勢(shì)：

*融合空間和時(shí)間信息：GCN和TCN層分別捕捉了動(dòng)作序列的空間關(guān)系和時(shí)間演化模式，實(shí)現(xiàn)了時(shí)空中動(dòng)作信息的全面表示。

*多尺度特征建模：通過(guò)多尺度機(jī)制，ASTGCN能夠提取不同尺度的空間特征，從局部關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)到整體肢體姿勢(shì)。

*注意機(jī)制增強(qiáng)：注意機(jī)制可以引導(dǎo)模型關(guān)注關(guān)鍵關(guān)節(jié)，提高動(dòng)作空間建模的精度和魯棒性。

*廣泛適用性：ASTGCN適用于各種動(dòng)作空間建模任務(wù)，如動(dòng)作識(shí)別、動(dòng)作生成和動(dòng)作預(yù)測(cè)。

應(yīng)用

ASTGCN在動(dòng)作空間建模領(lǐng)域的應(yīng)用包括：

*動(dòng)作識(shí)別：ASTGCN可以提取動(dòng)作序列中豐富的時(shí)空特征，用于動(dòng)作識(shí)別任務(wù)，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。

*動(dòng)作生成：ASTGCN能夠?qū)W習(xí)動(dòng)作序列的生成過(guò)程，生成逼真的動(dòng)作序列。

*動(dòng)作預(yù)測(cè)：ASTGCN可以預(yù)測(cè)動(dòng)作序列的未來(lái)幀，用于動(dòng)作預(yù)測(cè)任務(wù)，如動(dòng)作補(bǔ)全和異常動(dòng)作檢測(cè)。第六部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)

1.分類損失：

-對(duì)于動(dòng)作分類任務(wù)，常用交叉熵?fù)p失函數(shù)來(lái)衡量預(yù)測(cè)類別與真實(shí)類別的差異。

-交叉熵?fù)p失：H(p,q)=-∑?p?log(q?)，其中p?和q?分別是真實(shí)分布和預(yù)測(cè)分布的概率。

2.回歸損失：

-對(duì)于動(dòng)作回歸任務(wù)，常用均方誤差（MSE）損失函數(shù)來(lái)衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異。

-均方誤差損失：L(y,y?)=1/n∑?(y?-y??)^2，其中y?和y??分別是真實(shí)值和預(yù)測(cè)值。

3.距離損失：

-對(duì)于動(dòng)作軌跡分析任務(wù)，常用歐幾里得距離損失函數(shù)或馬氏距離損失函數(shù)來(lái)衡量預(yù)測(cè)軌跡與真實(shí)軌跡之間的差異。

-歐幾里得距離損失：L(T,T?)=√∑?(T?-T??)^2，其中T?和T??分別是真實(shí)軌跡和預(yù)測(cè)軌跡。

4.判別損失：

-對(duì)于動(dòng)作識(shí)別任務(wù)，常用三元組損失函數(shù)或?qū)Ρ葥p失函數(shù)來(lái)提高模型的判別能力。

-三元組損失：L(a,p,n)=max(0,d(a,n)-d(a,p)+m)，其中d(a,p)和d(a,n)是錨點(diǎn)a與正樣本p和負(fù)樣本n之間的距離，m是損失邊界。

5.正則化損失：

-為了防止模型過(guò)擬合，通常在損失函數(shù)中添加一個(gè)正則化項(xiàng)，例如L1正則化或L2正則化。

-L2正則化：L(w)=λ/2∑?w?^2，其中w?是模型參數(shù)，λ是正則化系數(shù)。

6.多任務(wù)損失：

-對(duì)于同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)的動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以采用多任務(wù)損失函數(shù)，將不同任務(wù)的損失函數(shù)相加或加權(quán)求和。

-多任務(wù)損失：L(T)=∑?w?L?(T?)，其中L?(T?)是第i個(gè)任務(wù)的損失函數(shù)，w?是第i個(gè)任務(wù)的權(quán)重。動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)

動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AS-GNN)是一種強(qiáng)大的方法，用于學(xué)習(xí)動(dòng)作空間和狀態(tài)空間中豐富的依賴關(guān)系。與其他圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似，AS-GNN訓(xùn)練需要定義損失函數(shù)，用于衡量模型預(yù)測(cè)與地面真相之間的差異。

分類損失函數(shù)

對(duì)于分類任務(wù)，最常用的損失函數(shù)是交叉熵?fù)p失。交叉熵?fù)p失衡量了預(yù)測(cè)概率分布和真實(shí)標(biāo)簽分布之間的差異度。令\(p\)表示模型預(yù)測(cè)的概率分布，\(y\)表示獨(dú)熱編碼的真實(shí)標(biāo)簽，交叉熵?fù)p失定義為：

```

```

其中\(zhòng)(C\)是類別數(shù)。

回歸損失函數(shù)

```

```

其中\(zhòng)(N\)是樣本數(shù)。

圖級(jí)別損失函數(shù)

除了分類和回歸損失函數(shù)之外，AS-GNN的圖級(jí)別損失函數(shù)也經(jīng)常使用。圖級(jí)別損失函數(shù)衡量了整個(gè)圖的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的差異度。

圖分類損失函數(shù)

對(duì)于圖分類任務(wù)，最常用的圖級(jí)別損失函數(shù)是圖交叉熵?fù)p失。圖交叉熵?fù)p失衡量了預(yù)測(cè)圖標(biāo)簽概率分布和真實(shí)圖標(biāo)簽分布之間的差異度。令\(p\)表示模型預(yù)測(cè)的概率分布，\(y\)表示獨(dú)熱編碼的真實(shí)標(biāo)簽，圖交叉熵?fù)p失定義為：

```

```

其中\(zhòng)(C\)是類別數(shù)。

圖回歸損失函數(shù)

```

```

多任務(wù)損失函數(shù)

在某些情況下，AS-GNN用于解決具有多個(gè)目標(biāo)的多任務(wù)學(xué)習(xí)問(wèn)題。在這種情況下，可以定義一個(gè)多任務(wù)損失函數(shù)，該函數(shù)考慮了所有任務(wù)的損失。最常用的多任務(wù)損失函數(shù)是加權(quán)和損失：

```

```

其中\(zhòng)(L_t\)是第\(t\)個(gè)任務(wù)的損失，\(\alpha_t\)是第\(t\)個(gè)任務(wù)的權(quán)重。

正則化

為了防止過(guò)度擬合，通常將正則化項(xiàng)添加到損失函數(shù)中。最常用的正則化項(xiàng)是\(L_2\)范數(shù)正則化，它懲罰模型權(quán)重的大小。\(L_2\)范數(shù)正則化項(xiàng)定義為：

```

```

其中\(zhòng)(\lambda\)是正則化超參數(shù)，\(w_i\)是模型權(quán)重。

實(shí)例加權(quán)

在某些情況下，可能需要對(duì)不同的樣本分配不同的權(quán)重。這可以通過(guò)實(shí)例加權(quán)來(lái)實(shí)現(xiàn)，它將每個(gè)樣本的權(quán)重添加到損失函數(shù)中。實(shí)例加權(quán)定義為：

```

```

其中\(zhòng)(w_i\)是第\(i\)個(gè)樣本的權(quán)重，\(L_i\)是第\(i\)個(gè)樣本的損失。

選擇合適的損失函數(shù)

選擇合適的損失函數(shù)對(duì)于AS-GNN的訓(xùn)練至關(guān)重要。正確的損失函數(shù)應(yīng)與訓(xùn)練任務(wù)相匹配，并有助于提高模型性能。在選擇損失函數(shù)時(shí)，應(yīng)考慮以下因素：

*任務(wù)類型（分類、回歸或圖級(jí)）

*數(shù)據(jù)類型

*模型復(fù)雜性

*正則化需要

結(jié)論

動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)對(duì)于訓(xùn)練AS-GNN模型至關(guān)重要。通過(guò)仔細(xì)選擇和調(diào)整損失函數(shù)，可以優(yōu)化模型性能并實(shí)現(xiàn)最佳結(jié)果。第七部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估指標(biāo)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)

1.網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)復(fù)雜度：評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)和參數(shù)量的復(fù)雜度，這影響了模型的計(jì)算成本和內(nèi)存占用。

2.網(wǎng)絡(luò)可解釋性：分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的可解釋性，包括權(quán)重分布、特征圖的可視化和中間層的行為，以理解模型的決策過(guò)程。

3.魯棒性：測(cè)試網(wǎng)絡(luò)在不同輸入條件和噪聲下的魯棒性，評(píng)估其泛化能力和對(duì)異常數(shù)據(jù)的影響。

運(yùn)動(dòng)識(shí)別精度

1.分類準(zhǔn)確率：計(jì)算在測(cè)試集上正確分類動(dòng)作序列的比例，這是評(píng)估動(dòng)作識(shí)別任務(wù)的主要指標(biāo)。

2.平均精度（mAP）：考慮每個(gè)類別的平均精度，提供整體識(shí)別性能的更全面的評(píng)估。

3.混淆矩陣分析：生成混淆矩陣以識(shí)別容易混淆的動(dòng)作類別，揭示模型的局限性并指導(dǎo)進(jìn)一步的改進(jìn)。

運(yùn)動(dòng)表示學(xué)習(xí)

1.動(dòng)作特征提?。涸u(píng)估模型提取有意義的動(dòng)作特征的能力，這些特征可以用于后續(xù)任務(wù)，例如動(dòng)作分類、識(shí)別和生成。

2.動(dòng)作相似性度量：測(cè)量不同動(dòng)作序列之間的相似性，評(píng)估模型學(xué)習(xí)動(dòng)作表示的有效性。

3.潛在特征分析：使用降維技術(shù)探索網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的潛在特征，揭示動(dòng)作表示的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

時(shí)空關(guān)系建模

1.時(shí)間建模：評(píng)估模型捕捉動(dòng)作序列的時(shí)間演化的能力，包括幀間運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)確性。

2.空間建模：分析模型建模動(dòng)作序列的空間關(guān)系的能力，包括人體骨架和目標(biāo)對(duì)象的準(zhǔn)確定位。

3.時(shí)空交互作用：考察模型處理動(dòng)作序列中時(shí)空交互的有效性，評(píng)估其捕獲動(dòng)作動(dòng)態(tài)的能力。

計(jì)算效率

1.訓(xùn)練時(shí)間：記錄模型訓(xùn)練所需的時(shí)間，評(píng)估其訓(xùn)練效率。

2.推理速度：測(cè)量模型處理單個(gè)動(dòng)作序列的響應(yīng)時(shí)間，評(píng)估其實(shí)時(shí)應(yīng)用程序的適用性。

3.模型大?。汗烙?jì)模型的參數(shù)大小和內(nèi)存占用，考慮部署和設(shè)備限制。

趨勢(shì)和前沿

1.可解釋圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：探索開(kāi)發(fā)可解釋的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提供對(duì)動(dòng)作狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型決策的更深入理解。

2.跨模態(tài)學(xué)習(xí)：整合來(lái)自不同模態(tài)（例如視頻和傳感器數(shù)據(jù)）的信息，以提高動(dòng)作識(shí)別和狀態(tài)預(yù)測(cè)的性能。

3.實(shí)時(shí)動(dòng)作分析：將動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)作監(jiān)測(cè)、識(shí)別和預(yù)測(cè)。動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估指標(biāo)

在動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AS-GNN）中，評(píng)估模型性能至關(guān)重要，以了解其對(duì)識(shí)別和預(yù)測(cè)動(dòng)作狀態(tài)的有效性。以下是一些常用的評(píng)估指標(biāo)：

基于準(zhǔn)確率的指標(biāo)

*準(zhǔn)確率（ACC）：計(jì)算預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)量占所有樣本數(shù)量的比例，反映模型對(duì)樣本分類的整體準(zhǔn)確性。

*平均準(zhǔn)確率（MAA）：針對(duì)不同動(dòng)作類別計(jì)算每個(gè)類別的準(zhǔn)確率，然后取平均值，反映模型對(duì)不同類別動(dòng)作識(shí)別的均衡性。

*加權(quán)平均準(zhǔn)確率（WAACC）：根據(jù)每個(gè)動(dòng)作類別的樣本數(shù)量對(duì)不同類別的準(zhǔn)確率進(jìn)行加權(quán)平均，強(qiáng)調(diào)類別不平衡數(shù)據(jù)集中的主要類別。

基于誤差的指標(biāo)

*均方根誤差（RMSE）：計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的歐氏距離的平方根平均值，反映模型預(yù)測(cè)的總體誤差。

*平均絕對(duì)誤差（MAE）：計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的絕對(duì)差的平均值，不太容易受到異常值的影響。

*最大絕對(duì)誤差（MAE）：計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間最大絕對(duì)差，反映模型最差預(yù)測(cè)的嚴(yán)重程度。

基于混淆矩陣的指標(biāo)

*精確度（Precision）：計(jì)算預(yù)測(cè)為特定類別的樣本中實(shí)際屬于該類別的樣本的比例，反映模型正確識(shí)別的能力。

*召回率（Recall）：計(jì)算實(shí)際屬于特定類別的樣本中被模型預(yù)測(cè)為該類別的樣本的比例，反映模型檢測(cè)所有正確樣本的能力。

*F1分?jǐn)?shù)：調(diào)和平均精確度和召回率，綜合考慮模型這兩方面的性能。

*混淆矩陣：展示實(shí)際類別與預(yù)測(cè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，有助于分析模型預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的類別和原因。

其他指標(biāo)

*平均分類分?jǐn)?shù)（MCF）：計(jì)算每個(gè)樣本的預(yù)測(cè)類別與實(shí)際類別之間的相似度，反映模型預(yù)測(cè)的置信度。

*受試者工作曲線下面積（AUC）：計(jì)算受試者工作曲線（ROC）下的面積，反映模型區(qū)分正類（動(dòng)作）和負(fù)類（非動(dòng)作）的能力。

*平均動(dòng)作持續(xù)時(shí)間（AAT）：計(jì)算預(yù)測(cè)的每個(gè)動(dòng)作序列的平均持續(xù)時(shí)間，與實(shí)際持續(xù)時(shí)間進(jìn)行比較以評(píng)估模型對(duì)動(dòng)作時(shí)序建模的準(zhǔn)確性。

指標(biāo)選擇

選擇合適的評(píng)估指標(biāo)取決于特定應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)集的特征。對(duì)于動(dòng)作分類任務(wù)，基于準(zhǔn)確率的指標(biāo)（ACC、MAA）和混淆矩陣指標(biāo)（精確度、召回率）通常是合適的。對(duì)于動(dòng)作識(shí)別或時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)，基于誤差的指標(biāo)（RMSE、MAE）和AUC等指標(biāo)可以更全面地評(píng)估模型性能。此外，MCF和AAT等其他指標(biāo)可以提供額外的見(jiàn)解，幫助深入了解模型的行為。

評(píng)估過(guò)程

AS-GNN模型的評(píng)估通常涉及以下步驟：

*將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。

*使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型。

*使用驗(yàn)證集調(diào)整模型超參數(shù)并選擇最佳模型。

*在測(cè)試集上評(píng)估最佳模型并報(bào)告評(píng)估指標(biāo)。

通過(guò)仔細(xì)選擇評(píng)估指標(biāo)并遵循嚴(yán)格的評(píng)估過(guò)程，可以全面評(píng)估AS-GNN模型并確定其在動(dòng)作狀態(tài)識(shí)別和預(yù)測(cè)方面的性能。第八部分動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

主題名稱：動(dòng)作識(shí)別

1.動(dòng)作狀態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于從視頻序列中識(shí)別動(dòng)作。通過(guò)將骨架數(shù)據(jù)表示為圖，這些模型能夠捕獲動(dòng)作中骨骼之間的復(fù)雜關(guān)系。

2.這些模型在各種動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中取得了最先進(jìn)的性能，包括