NBNN
NBNN
代码需要更改的地方
1.Makefile
CXX = g++
CXXFLAGS = -Iinclude/ANN
LDFLAGS = -g2
LIBS = -Llib/ANN -lANN
all: nbnn
nbnn: nbnn.o
$(CXX) -o nbnn nbnn.o $(LIBS) $(LDFLAGS)
nbnn.o: nbnn.cpp
$(CXX) -c nbnn.cpp $(CXXFLAGS)
clean:
rm -f *.o
rm -f nbnn
依赖问题
2. nbnn.cpp
nbnn.cpp里有ifstream.open函数在ubuntu下编译会报错
更改为open(xxx.c_str())
3.MHAD
MHAD文件夹下要在创建一个all文件夹存放STmatrix
ANN最好编译一下
至此，可以通过生成的nbnn.exe生成存放在MHAD/all中的STmatrix
运行trans.m并将生成的数据拷至ST-NBNN/MHAD中，在运行DEMO
之前，先编译liblinear和cvx
libnear编译时要在matlab文件夹下make即可
cvs 从官网下载时下载res版即可,在matlab中打开,运行cvxsetup.m即可
分别运行历程检查是否配置成功
运行demo
4时间计算
Enhanced skeleton visualization for view invariant human action recognition
代码
注意train.py中
torch.nn.DataParallel(model_ft,device_ids=[0,1,2])
根据自己的GPU数目进行更改
论文思路：
首先对骨骼数据做处理，在人体上建立坐标系，以应对摄像头视角的影响
然后5D数据建立，(x,y,z,f,n)分别是原坐标xyz和帧数f（即时间）n是节点序号
热力图的生成，通过排列组合的方法每次选出两个元素作为热力图的坐标轴，其余三值作为RGB的数值。最后通过CNN进行提取特征。
但是代码并不是这样实现的
代码确实实现了坐标的变换，但热力图并不是5D生成的
xyz是分别代表RGB, imresize（data,[224,224]）直接生成224x224的热力图
Eigen Joints
代码
程序基本没有问题，注意fno的取值
Eigen Joints 是指
当前帧内joints之差.png
当前帧与前一帧joints之差.png
当前帧与初始帧joints之差.png
正则化规整空间，PCA减少冗余。
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