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流行动作识别模型的代码，在某事物数据集上进行验证。

用于stgcn训练的数据格式参考，包含3各类别的行为。

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深度学习-行为识别实战视频教程，完整版，2021最新，提供源码、课件和数据下载！ 深度学习-行为识别实战旨在帮助同学们快速掌握行为识别领域核心算法及其项目应用。 课程内容主要包括三大模块： 1.基于slowfast的行为识别实战，通俗讲解行为识别领域核心算法原理及其环境配置，详细解读其源码实现及训练测试方法，给出行为识别通用模板；2.视频行为分类模型，使用C3D模型对视频数据进行建模分类； 3.视频异常行为检测，通俗解读异常行为判断方法及其源码实现。整体风格通俗易懂，提供课程所需全部数据代码。

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传统的基于RGB和骨骼特征的行为识别算法,普遍存在两种特征互补性不足及视频关键时序性不强等问题。为解决这一问题,提出一种自适应融合RGB和骨骼特征的行为识别算法。首先,面向RGB图像和骨骼图像,联合双向长短时记忆(LSTM)网络和自注意力机制提取两者的时空特征;然后,构建自适应权重计算网络(AWCN),并以两者的空间特征为输入计算出自适应权重;最后,利用自适应权重得到上述时空特征的融合特征,实现了最终的动作分类。通过在Penn Action、JHMDB和NTU RGB-D人体行为数据集上与现有的方法进行比较,实验结果表明,本文算法有效地提高了行为识别精度。

google自己下载的太慢，然后也是下载了好久，保存到了百度网盘，方便大家下载并进行一系列实验，之前的链接失效了，整理不易。希望可以得到小小的支持。

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