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    首次基于神经架构搜索自动生成图卷积结构,刷新人体动作识别准确率 | AAAI 2020

    AI 前线导读: 由图卷积网络(GCN)推动的基于骨骼数据的人体动作识别由于其非欧氏结构数据具有强大的建模能力而备受关注。然而,许多现有的 GCN 方法都提供了预定义的图结构,这可能会丢失隐式的联合相关性。因此,探索更好的 GCN 架构则成为了亟需解决的问题。为了解决这些问题,本文的作者使用了神经结构搜索(NAS)的思路,提出了第一个可自动化设计的 GCN,该模型可用于基于骨骼数据的行为识别。在充分研究节点之间的时空相关性之后,作者通过提供多个动态图模块来丰富搜索空间。此外,作者引入了多跳模块,希望突破一阶逼近对表示能力的限制。相关论文已被 AAAI 2020 接收。本文是 AI 前线第 100 篇论文导读,我们将详细介绍这一搜索方法。

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