论文翻译：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

      人体骨骼的动力学特性为人体动作识别提供了重要的信息。传统的骨架建模方法通常依赖于手工制作的部件或遍历规则，从而导致表达能力有限，难以泛化。在这项工作中，我们提出了一个新的动态骨架模型，称为时空图卷积网络(ST-GCN)。它通过自动学习数据的空间和时间模式，超越了以往方法的局限性。这个公式不仅带来了更大的表达能力，而且更强的泛化能力。在两个大数据集动力学和NTU-RGBD上，它实现了对主

>>阅读原文<<