如此,将原有的FFN层中的全连接网络用跨步卷积来替代,便得到了本文提出的strided Transformer encoder (STE)。它包含multi-head self-attention和卷积FFN,如下图(右边)所示 STE使用self-attention机制来建模全局信息并利用跨步卷积来捕获局部信息。它可以逐层地减低时间维度并合并相近的pose到一个短序列的表示中。更值...
输入数据尺寸：输入数据尺寸越大，计算复杂度越高。卷积核尺寸：卷积核尺寸越大，计算复杂度越高。跨步...
Strided Transformer Encoder 如此,将原有的FFN层中的全连接网络用跨步卷积来替代,便得到了本文提出的strided Transformer encoder (STE)。它包含multi-head self-attention和卷积FFN,如下图(右边)所示 STE使用self-attention机制来建模全局信息并利用跨步卷积来捕获局部信息。它可以逐层地减低时间维度并合并相近的pose到...
Strided Transformer Encoder 如此,将原有的FFN层中的全连接网络用跨步卷积来替代,便得到了本文提出的strided Transformer encoder (STE)。它包含multi-head self-attention和卷积FFN,如下图(右边)所示 STE使用self-attention机制来建模全局信息并利用跨步卷积来捕获局部信息。它可以逐层地减低时间维度并合并相近的pose到...
通过提出的Lifting Transformer,展示了如何从冗余的序列中学习到具有鉴别性的单个姿态的表示,其关键在于如何在Transformer架构中合理利用跨步卷积来将输入的pose长序列“压缩”到一个简单的形式,并以full-to-single的机制来进行监督以此来引入额外的时间平滑性约束。
输出通道数：输出通道数越多，计算复杂度越高。具体来说，跨步卷积的计算复杂度可以表示为：C = O *...