論文翻譯：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

      人體骨骼的動力學特性爲人體動作識別提供了重要的信息。傳統的骨架建模方法通常依賴於手工製作的部件或遍歷規則，從而導致表達能力有限，難以泛化。在這項工作中，我們提出了一個新的動態骨架模型，稱爲時空圖卷積網絡(ST-GCN)。它通過自動學習數據的空間和時間模式，超越了以往方法的侷限性。這個公式不僅帶來了更大的表達能力，而且更強的泛化能力。在兩個大數據集動力學和NTU-RGBD上，它實現了對主

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