ConvLSTM利用的是Conv2D+LSTM,E3D-LSTM提出的是采取Conv3D+LSTM的结构,处理的问题都是视频预测。 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...
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。 论文地址: https://openr...
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...
EIDETIC 3D LSTM: A MODEL FOR VIDEO PREDICTION AND BEYOND http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/iclr2019_eidetic3d.pdf 二、Introduction 2.13DCNN和RNN模型 3DCNN和RNN模型都用于时空序列预测上,之后呢,大家肯定会想两个模型简单得做一下前向的连接会不会更有效果呢? 实际上我们把3DCNN学到得主要是...
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...
清华大学、GoogleAI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。
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. ...
This is an unofficial and partial PyTorch implementation of "Eidetic 3D LSTM: A Model for Video Prediction and Beyond" [1] 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. ...
ConvLSTM利用的是Conv2D+LSTM,E3D-LSTM提出的是采取Conv3D+LSTM的结构,处理的问题都是视频预测。 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...