PoseC3D 是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含 FineGYM，NTURGB+D，Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了SOTA。不同于传统的基于人体 3 维骨架的 GCN 方法，PoseC3D 仅使用 2 维人体骨架热图堆叠作为输入，就能达到更好的识别效果。这项工作第一个使用 3D-CNN 进行基于关键点序列的视频理解，同时取得了较好的识别性能，对后续的工作存在一些启发意义。

 

论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.13586

项目主页：https://github.com/kennymckormick/pyskl

 

 

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