飞桨学习赛：花样滑冰选手骨骼点动作识别

Who this competition fits

适合已有 Python 深度学习实践基础、愿意使用 PaddlePaddle 2.0 及以上版本的个人参赛者，尤其适合想学习基于骨骼点时序数据进行细粒度人体动作识别的人。参赛者需要能处理由 OpenPose 提取并以 .npy 保存的逐帧骨骼点数据。

What this competition gives you

Taken from the competition's official page.

• DataCompetition skeleton-point dataset stored in .npy format.
• TutorialOfficial PaddlePaddle baseline explanation video.
• TutorialPaddlePaddle high-level API tutorial video.
• Reference paperFSD-10 figure-skating dataset paper.
• Reference paperMotion-Centered Figure Skating Dataset paper.
• Reference paperTemporal convolutional networks action-analysis paper.
• Reference paperSpatial temporal graph convolutional networks paper.
• DataPaddleVideo video-model development kit and repository.

From registration to a first submission

1. 01

   PaddlePaddle 2.0

2. 02

   骨骼点时序数据处理

3. 03

   动作识别模型

4. 04

   时空图卷积网络（ST-GCN）

5. 05

   NumPy .npy 文件读写

6. 06

   CSV 结果文件生成

Before you commit: 难点在于动作类别的差异往往只出现在少数几个帧中，但模型同时又必须保留完整时序信息来判断动作大类和处理“多义帧”。因此，不能只依赖单帧姿态特征，而要建模骨骼点随时间变化的细粒度差异。