論文翻譯：Skeleton-Based Action Recognition with Multi-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks

摘要： 抽象圖卷積網絡(GCNs)將神經網絡推廣到更一般的非歐幾里得結構，在基於骨架的動作識別方面取得了顯著的性能。但是，以往基於gc的模型仍然存在一些問題。首先，圖形的拓撲被啓發式地設置並固定在所有模型層和輸入數據上。這可能不適用於GCN模型的層次結構和動作識別任務中的數據多樣性。第二，骨架數據的二階信息，即。骨骼的長度和方向，這對人類行爲識別來說，自然是更具信息性和鑑別性的。在這項工作中，我們

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