在学习E3D-LSTM文章之前,先看一下C3D,C3D其实就是利用Conv3D的一个CNN的网络架构,主要针对的也是视频的数据集,不过处理的问题是识别和分割方面的。C3D文章主要讲Conv2D在池化卷积过程中会丢失时间信息,作为视频数据集,采用Conv3D主要是将&l... 查看原文 《Multimodal Gesture Recognition Using 3-D Convolution ...
首先简要介绍一下标准LSTM结构,和RNN相比LSTM增加了更复杂的门结构(图中黄色模块),主要解决RNN中存在的梯度消失问题,从而提高网络对长时依赖(long-term dependency)的记忆感知能力。LSTM有两个输入门 ,一个输出门 和遗忘门 。 图2:ST-LSTM网络结构和单元结构 和标准LSTM相比,ST-LSTM还增加了不同层间对应位置的ce...
对于CoST 和 STM,都是基于3DCNN的一些轻量化优化,毕竟3DCNN真的是太庞大太冗余了,都是不需要额外光流计算且能融到当前主流的2DCNN框架里。个人认为CoST更优雅些且insight很足,而STM有点像是组合TSM和OFF[6], MFN[7]的一个unified版本;而E3D-LSTM更多是填坑组合式工作,把3DCNN和transformer的东西引入到RNN,成...
咱们再重新仔细看下这个结构。 红色的部分:其实就是普通LSTM的input gate的部分,算是很标准的LSTM的一个输入,主要能够去编码一些图片序列的局部表征以及运动变化信息。 紫色的部分:这个部分是重头戏,就是提出的那个类似于attention的机制。 文中说的很详细了,这里直接说下我个人的拙见罢了。 这里的Rt其实就是忘记门...
e3d-lstm 流浪者1996 3枚 AI Studio 经典版 1.6.2 Python3 高级计算机视觉深度学习 2020-01-06 15:56:21 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下关于AI Studio AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区,提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据,帮助开发者快速创建和...
清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的 E3D-LSTM 网络,强化了 LSTM 的长时记忆能力,这为视频预测、动作分类等相关问题提供了新思路,是一项非常具有启发性的工作。 如何对时间序列进行时空建模及特征抽取,是 RGB 视频预测分类,动作识别,姿态估计等相关领域的研究热点。 清华大学、Google...
E3D-LSTM是一种用于处理多模态数据(如文本和图像)的深度学习模型。在PyTorch中,实现E3D-LSTM需要以下步骤: 1. 导入必要的库和模块。 2. 定义输入层,将文本和图像数据分别作为输入。 3. 定义LSTM层,用于处理序列数据。 4. 定义输出层,将处理后的数据作为输出。 5. 定义损失函数,用于评估模型的性能。 6. ...
Implementeds E3D-LSTM and a trainer for traffic flow prediction on TaxiBJ dataset[2] Modifications By default uses a cheaper "Scaled Dot-Product"[3] attention. Adds more "LayerNorm"[4] for faster training. Installation DownloadTaxiBJ[2] dataset into./data/folder. ...
【摘要】 清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的 E3D-LSTM 网络,强化了 LSTM 的长时记忆能力,这为视频预测、动作分类等相关问题提供了新思路,是一项非常具有启发性的工作。 清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的 E3D-LSTM 网络,强化了 LSTM 的长...
清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的 E3D-LSTM 网络,用 3D 卷积代替 2D 卷积作为 LSTM 网络的基础计算操作,并加入自注意力机制,使网络能同时兼顾长时和短时信息依赖以及局部时空特征抽取。这为视频预测、动作分类等相关问题提供了新思路,是一项非常具有启发性的工作。