紀錄 Spatial Temporal Graph Convolutional Networks(ST-GCN) 的架設過程，ST-GCN是一種深度學習網路，將GCN應用到基於骨架的人體動作識別方法。 原論文: Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition GitHub: yysijie/st-gcn: Spatial Temporal Graph Convolutional Networks (ST-GCN) for Skeleton-Based Action Recognition in PyTorch st-gcn 是用 python 3 運行，雖然原作者的指令都是用 python ，但筆者的 python 預設為 2，所以以下皆會替換成 python3 的指令。

Anaconda 可以用來分離 python 的環境，並且會預先安裝常用的科學運算套件。在做實驗或隔離專案環境時很方便。

本文紀錄安裝 OpenPose 的過程。OpenPose 是用來偵測出人體骨架的開源系統，為一種 姿態估計(pose estimation)的方法。 筆者使用的作業系統是 ubuntu 16.04，GPU 版本是 1080 Ti

簡單紀錄一些docker的指令

紀錄在Ubuntu 16.04環境下安裝PCL，因筆者目的是要實作點雲的機器學習，故實際操作環境選在Docker的 ufoym/deepo :all-py36，為DockerHub上的一個機器學習環境包。 並在最後執行官方的簡易程式，測試PCL是否安裝成功。

紀錄在win10環境中安裝PCL，並記錄一些常用PCL功能程式碼。