GCN图卷积实现人体行为识别-摔倒行为识别源码分享
项目描述
本项目通过GCN（图卷积网络）算法实现对人体摔倒行为的识别。项目使用Python 3.6.5和Pytorch框架进行训练和开发。源码包含了完整的实现过程，适合对图卷积网络和人体行为识别感兴趣的研究者和开发者参考和学习。
项目特点
- 基于GCN算法：利用图卷积网络处理非欧几里得数据，适用于人体行为识别任务。
- Python 3.6.5：项目使用Python 3.6.5版本，确保代码的兼容性和稳定性。
- Pytorch框架：采用Pytorch进行模型训练，提供了灵活且高效的深度学习开发环境。
- 摔倒行为识别：专注于人体摔倒行为的识别，具有较高的实用价值。
使用说明
- 环境配置：
- 确保安装Python 3.6.5。
- 安装Pytorch及相关依赖库。
- 数据准备：
- 准备人体行为数据集，确保数据格式符合项目要求。
- 模型训练：
- 运行训练脚本，开始模型的训练过程。
- 模型评估：
- 使用测试数据集对训练好的模型进行评估，查看识别效果。
注意事项
- 请确保Python和Pytorch版本与项目要求一致，避免兼容性问题。
- 数据集的质量和格式对模型的训练效果有重要影响，请仔细准备。
贡献
欢迎对项目进行改进和优化，提交Pull Request或Issue，共同完善本项目。
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