随笔分类 - 骨架行为识别
摘要：安装挺简单的，可以照着这个来 官方教程 git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose cd openpose/ git submodule update --init --recursive --remote c
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摘要：k 折交叉验证（k-fold cross validation） 静态的「留出法」对数据的划分方式比较敏感，有可能不同的划分方式得到了不同的模型。「k 折交叉验证」是一种动态验证的方式，这种方式可以降低数据划分带来的影响。具体步骤如下： 将数据集分为训练集和测试集，将测试集放在一边 将训练集分为 k
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摘要：code from https://github.com/kenziyuliu/MS-G3D/blob/master/ntu_visualize.py 函数plt: https://blog.csdn.net/sinat_36219858/article/details/79800460 http:
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摘要：每个数据集的格式为SsssCcccPpppRrrrAaaa（eg：S001C001P001R001A001.skeleton）。每个符号代表的意思分别为： sss是下载的顺序号（整个数据集特别大，所以要分开放） ccc是摄像头ID，分别是degree、front、side ppp是志愿者编号 rrr
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