Stronger, Faster and More Explainable: A Graph Convolutional Baseline for Skeleton-based Action Recognition Song2020ResGCN Introduction 기존에 제안된 많은 방법들은 굉장히 많은 파라미터수와 메모리를 요구한다. 일례로 2s-AGCN의 경우 NTU60을 학습할 시, 4개의 GPU에소 694만개의 파라미터를 사용한다. DGCNN의 경우 2,600만개의 파라미터를 필요한다. 이처럼 기존 방법들은 상당한 양의 시스템 자원을 필요로 한다. 이를 극복하기 위해 저자는 몇가지 유명한 알고리즘들을 조합하여 GCN 기반의 baseline network를 제안한다. an early fused Multiple Input..
