2.1 普通卷积 在理解图卷积之前,需要认识一下传统的卷积。对于一个3×3的卷积操作而言,相当于把3×3的卷积核在图像上滑动。每一次会有对应的9个数字相乘之后相加,然后得到一个最终的值。 在这里,换一个角度来看,图像上的每一个数字都是一个特征,而卷积的操作,是以一个像素点为中心,将其周围的8个点连同它自...
然而，GCN（图卷积网络）在处理多通道输入时表现出的耦合聚集现象，与ST-GCN解耦合聚集的特性形成了鲜明对比。尽管GCN的邻接矩阵在训练过程中可以进行微调，但在每个epoch内对不同输入通道的响应仍保持一致性。这一区别在论文中得到了深入探讨，并通过实验验证了解耦合GCN的优越性。总结而言，本文以清晰的...
所以不相邻节点的隐藏关系很难通过局部Shift图卷积获取到。 第二种就是全局Shift图卷积。这种卷积就是假设所有的节点都存在相连的关系。全局Shift图卷积将每个通道都作为一个分区,从自身节点开始,依次将其他节点相应位置的特征通过平移填补到一个个分区中。依次进行循环平移填补直到填满最后一个通道。经过平移填补操作之后...
STGCN(1st):图卷积使用 GCN 的 STGCN 实验结果 误差对比 BJER4 的结果类似,这里就不放了。 GCGRU 的部分结果带 *,是因为训练时内存占用过高(RNN 的问题),Batch Size 减小了一半,与其它实验设置有所不同。 STGCN 充分利用了空间信息 这使得 STGCN 相比通常利用不上空间信息的传统方法(比如表现最差的 ARI...
在传统卷积神经网络中,采样函数可以理解为卷积核的大小,即每次进行卷积运算(特征提取)时所覆盖的范围。例如,一个3*3的卷积核,在对某一个像素点进行卷积操作时,实际是将该像素点于其相邻的8个像素点的信息进行计算、聚合。 在ST-GCN中,节点等同于传统卷积的图像像素点,采样函数就是负责指定对每个节点进行图卷积操...
SST-CNN是一种基于卷积神经网络(CNN)的模型,它能够对时空数据进行建模和分析。与传统的CNN不同,SST-CNN在输入数据中引入了时间维度,从而能够对视频序列或时间序列进行处理。它通过在卷积层中引入时间滤波器来捕捉输入数据中的时序信息,并通过空间滤波器来提取空间特征。 其次,我们将讨论SST-CNN在计算机视觉领域中的...
时,只能使用已经观测到的序列 ,而不能使用 。 追溯历史信息越久远,隐藏层越多。上图中,假设我们以第二层隐藏层作为输出,它的最后一个节点关联了输入的三个节点,即 ;假设以输出层作为输出,它的最后一个节点关联了输入的四个节点,即 2.2 空洞卷积/膨胀卷积(Dilated Convolution) ...
这就是 G3D 的用武之地。G3D 代表“统一时空图卷积算子”。这听起来可能很复杂，但本质上意味着 G3D 是一种分析数据的方法，可以对空间和时间维度进行联合分析。为此，G3D 创建了三维时空图。在此图中，每个节点代表空间和时间中的特定位置。节点之间的边表示这些位置之间的连接。例如，如果两个节点在空间和时间上...
门控循环网络(,)与注意力机制进行融合,提出一种基于时 空卷积的短时交通流量预测模型。首先通过加入时空特征选择算法以确定最优交通流数 据序列,降低噪音,提高模型训练效率及预测精度,并将其作为短时交通流预测模型的 输入数据之一;与此同时,针对现有模型输入数据时间跨度较短且未考虑月周期间的影 响的问题,本文对...
一种空时配准解卷积的非同步多视频超分辨率方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种空时配准解卷积的非同步多视频超分辨率方法说明:本发明公开了一种空时配准解卷积的非同步多视频超分辨率方法,首先对采集到的同场景、同时段、非同步...专利查询请上爱企查