论文翻译：Skeleton-Based Action Recognition with Multi-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks

摘要： 抽象图卷积网络(GCNs)将神经网络推广到更一般的非欧几里得结构，在基于骨架的动作识别方面取得了显著的性能。但是，以往基于gc的模型仍然存在一些问题。首先，图形的拓扑被启发式地设置并固定在所有模型层和输入数据上。这可能不适用于GCN模型的层次结构和动作识别任务中的数据多样性。第二，骨架数据的二阶信息，即。骨骼的长度和方向，这对人类行为识别来说，自然是更具信息性和鉴别性的。在这项工作中，我们

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