پروژه ms-g3d

kenziyuliu/MS-G3D

این پروژه یک پیاده‌سازی PyTorch از مقالهٔ Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition است که در کنفرانس CVPR 2020 به صورت Oral ارائه شده است.

کاربرد:

این مدل برای تشخیص حرکات انسان بر اساس داده‌های اسکلتی (مانند خروجی دوربین‌های عمقی مثل Kinect) طراحی شده است. از آن می‌توان در سیستم‌های تعامل انسان و ماشین، بازی‌های ورزشی، نظارت هوشمند و رباتیک استفاده کرد.

در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟

وقتی با داده‌های حرکتی اسکلتی سروکار دارید و نیاز به دقت بالا در تشخیص حرکات پیچیده دارید، این مدل گزینهٔ عالی‌ای است. به خصوص در شرایطی که حرکات شبیه به هم دارند یا نویز در داده وجود دارد، عملکرد بهتری نسبت به روش‌های قبلی از خود نشان می‌دهد.

چند مثال از موارد استفاده:

- تشخیص حرکت افراد در محیط‌های بسته برای نظارت امنیتی

- کمک به فیزیوتراپی با رصد حرکات بیماران

- کنترل بازی‌ها یا ربات‌ها با حرکت بدن

- تحلیل حرکات ورزشکاران برای بهبود عملکرد ورزشی