基于骨架的动作识别 Skeleton Based Action Recognition

73 天前
 rming

最近在尝试做一个基于骨架的动作识别,目标是想识别出校园里的打架、霸凌行为,因为视频画面是采集的热成像,所以考虑用骨架信息做行为检测,同时也是考虑可以降低算力需求。

目前采集了一些数据集,直接 2 分类,基于 mmaction2 的 STGCN++ 预训练模型做迁移学习,但是效果不是很好,甚至训练时的验证集都上不去 90%。

现在有几个问题想问下大佬

  1. 是不是打架的行为模式太复杂了,skeleton based 的模型没办法识别区分出来
  2. 把复杂的打架行为拆分,比如踢腿、推搡、扇耳光,这样多分类,增加数据集是不是合理些
  3. skeleton based 的模型输入是关节点数据,第一步识别到的关节点数据准确率对后续影响很大么?因为考虑到性能和并发,用的事 yolov8s-pose 的关节点预测模型,但是感觉准确率比较差,帧与帧之间波动太大了,有必要更换准确率更高的模型么

本人机器学习菜鸡,还处于是只会用不会写的阶段,请教站内大佬

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7 条回复
erquren
73 天前
方向错了,别用骨架,检测+分类就行
takeit
73 天前
楼上正解,检测在+分类,去网上找几个预训练的模型微调就行了
rming
73 天前
@takeit
@erquren 检测加分类,是说检测到人的时候对帧图片进行分类?但是这样缺少时序信息,比较容易误判
takeit
73 天前
@rming 你把人在的视频帧扣出来,然后丢入到 X3D 这种 3DCNN 里面就行了,不是图片分类,是视频分类,模型的话不一定是我说的这种,这个比较老了,看看新的或者去 GitHub 上面找就行
rming
73 天前
@takeit 明白了,最初没有考虑这个是有点怕算力需求太高
SantuZ
72 天前
@rming #5 时序检测在蛮久之前就出了轻量化 backbone 的算法了,OP 可以去看看
rming
72 天前
@SantuZ 嗯,我找个轻量模型直接分类试试

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