Lightweight Fall Detection Algorithm Based on AlphaPose Optimization Model and ST-GCN

Table 1

GhostNet construction method diagram.

Input	Operator	#exp	Out	SE	Stride
416^2 × 3	Conv2d 3 × 3	—	16	—	2
208^2 × 16	GBN	16	16	—	1
208^2 × 16	GBN	48	24	—	2
104^2 × 24	GBN	72	24	—	1
104^2 × 24	GBN	72	40	1	2
52^2 × 40	GBN	120	40	1	1
52^2 × 40	GBN	240	80	—	2
26^2 × 80	GBN	200	80	—	1
26^2 × 80	GBN	184	80	—	1
26^2 × 80	GBN	184	80	—	1
26^2 × 80	GBN	480	112	1	1
26^2 × 112	GBN	672	112	1	1
26^2 × 112	GBN	672	160	1	2
13^2 × 160	GBN	960	160	—	1
13^2 × 160	GBN	960	160	1	1
13^2 × 160	GBN	960	160	—	1
13^2 × 160	GBN	960	160	1	1
13^2 × 160	Conv2d 1 × 1	—	960	—	1
13^2 × 960	AvgPool 7 × 7	—	—	—	—
1^2 × 960	Conv2d 1 × 1	—	1280	—	1
1^2 × 1280	FC	—	1000	—	—