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百度论文复现赛第六期第75题 2s-AGCN的paddle实现
2025-07-30
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返回列表这是2s-AGCN的Paddle非官方实现，基于CVPR2019论文，改进自ST-GCN，采用双流自适应卷积网络融合骨架节点与骨骼信息。复现了NTU-RGBD数据集上的精度，包含XSub、XView的训练、测试及双流融合，还涉及静态模型导出、推理及TIPC测试等内容。
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2s-AGCN Paddle实现
1 简介
This is the unofficial code based on PaddlePaddle of CVPR 2019 paper:
Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
2s-AGCN是发表在CVPR2019上的一篇针对ST-GCN进行改进的文章，文章提出双流自适应卷积网络，针对原始ST-GCN的缺点进行了改进。在现有的基于GCN的方法中，图的拓扑是手动设置的，并且固定在所有图层和输入样本上。另外，骨骼数据的二阶信息（骨骼的长度和方向）对于动作识别自然是更有益和更具区分性的，在当时方法中很少进行研究。因此，文章主要提出一个基于骨架节点和骨骼两种信息融合的双流网络，并在图卷积中的邻接矩阵加入自适应矩阵，大幅提升骨骼动作识别的准确率，也为后续的工作奠定了基础（后续的骨骼动作识别基本都是基于多流的网络框架）。
论文地址：2s-AGCN Paper
原论文代码地址：2s-AGCN Code
2 复现精度
在NTU-RGBD数据集上的测试效果如下
Motiff妙多
Motiff妙多是一款AI驱动的界面设计工具，定位为“AI时代设计工具”
334 查看详情
| CS | CV | |
|---|---|---|
| Js-AGCN(joint) | 85.8% | 94.13% |
| Bs-AGCN(bone) | 86.7% | 93.9% |
| 2s-AGCN | 88.5% | 95.4% |
在NTU-RGBD上达到验收标准：X-Sub=88.5%, X-View=95.1%
训练日志：日志
VisualDL可视化日志：VDL
模型权重：model_weights
3 数据集解压
In [ ]# 解压xsub!unzip data/data139161/xsub.zipIn [ ]
# 解压xview!unzip data/data139161/xview.zipIn [ ]
# 生成xsub骨头数据!python work/2s_AGCN/data_gen/gen_bone_data.py
4 XSub部分
In [ ]# xsub joint训练(时间较长,可跳过,训练好的模型已经放在Stdio中,可直接运行后面的测试)!python work/2s_AGCN/main.py --config work/2s_AGCN/config/nturgbd-cross-subject/train_joint.yamlIn [ ]
# xsub bone训练(时间较长,可跳过,训练好的模型已经放在Stdio中,可直接运行后面的测试)!python work/2s_AGCN/main.py --config work/2s_AGCN/config/nturgbd-cross-subject/train_bone.yamlIn [ ]
# xsub joint测试!python work/2s_AGCN/main.py --config work/2s_AGCN/config/nturgbd-cross-subject/test_joint.yamlIn [ ]
# xsub bone测试!python work/2s_AGCN/main.py --config work/2s_AGCN/config/nturgbd-cross-subject/test_bone.yamlIn [ ]
# xsub双流融合!python work/2s_AGCN/ensemble.py --datasets xsub
5 XView部分
In [ ]# xview joint训练(时间较长,可跳过,训练好的模型已经放在Stdio中,可直接运行后面的测试)!python work/2s_AGCN/main.py --config work/2s_AGCN/config/nturgbd-cross-view/train_joint.yamlIn [ ]
# xview bone训练(时间较长,可跳过,训练好的模型已经放在Stdio中,可直接运行后面的测试)!python work/2s_AGCN/main.py --config work/2s_AGCN/config/nturgbd-cross-view/train_bone.yamlIn [ ]
# xview joint测试!python work/2s_AGCN/main.py --config work/2s_AGCN/config/nturgbd-cross-view/test_joint.yamlIn [ ]
# xview bone测试!python work/2s_AGCN/main.py --config work/2s_AGCN/config/nturgbd-cross-view/test_bone.yamlIn [ ]
# xview双流融合!python work/2s_AGCN/ensemble.py --datasets xview
6 静态模型导出与推理部分（以xview-joint为例）
In [ ]# 静态模型导出!python work/2s_AGCN/export_model.py --s*e_dir ./output --model_path runs/ntu_cv_agcn_joint-38-22932.pdparams --batch 10In [14]
# 生成小数据集!python work/2s_AGCN/data_gen/gen_infer_sample_data.py --dataset 'xview' --mode 'joint' --data-num 50
Successfully generate tiny datasetIn [ ]
# 模型静态推理# 这里需要安装autolog# 终端运行下列命令# git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog# cd AutoLog/# pip3 install -r requirements.txt# python3 setup.py bdist_wheel# pip3 install ./dist/auto_log-1.2.0-py3-none-any.whl!python work/2s_AGCN/infer.py --data_file xview/tiny_infer_data.npy --label_file xview/tiny_infer_label.pkl --model_file ./output/model.pdmodel --params_file ./output/model.pdiparams
7 TIPC
In [24]# 准备小数据集!bash work/2s_AGCN/test_tipc/prepare.sh work/2s_AGCN/test_tipc/configs/2s-AGCN/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer'
Successfully generate tiny datasetIn [ ]
# 进行tipc # 生成日志见output文件夹!bash work/2s_AGCN/test_tipc/test_train_inference_python.sh work/2s_AGCN/test_tipc/configs/2s-AGCN/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer'
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