学习综述论文A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 许多现实世界应用中的图在图结构和图输入这两方面都是动态的。时空图神经网络(STGNNs)在捕捉图的动态性方面占有重要位置。此类别下的方法旨在建模动态节点输入,同时假设连接节点之间的相互依赖性。例如,一个交通网络由路上放置的速度传感器组成,其中边的权重...
在本文中,我们将图神经网络划分为五大类别,分别是:图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器( Graph Autoencoders)、图生成网络( Graph Generative Networks) 和图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks)。 符号定义 1、图卷积网络(Graph Convolution Networks...
在本文中,我们将图神经网络划分为五大类别,分别是:图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、 图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器( Graph Autoencoders)、图生成网络( Graph Generative Networks) 和图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks)。 符号定义 1、图卷积网络(Graph Convolution Networ...
在本文中,我们将图神经网络划分为五大类别,分别是:图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、 图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器( Graph Autoencoders)、图生成网络( Graph Generative Networks) 和图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks)。符号定义1、图卷积网络(Graph Convolution Networks...
5) Graph Spatial-Temporal Networks 图的空间-时间网络同时捕捉图的空间和时间依赖性。全局结构包含在空间-时间图中,每个顶点的输入随着时间的变化而变化。例如,在交通网络中,每个传感器作为一个顶点连续记录道路的交通速度,其中,交通网络的边由传感器对之间的距离决定[129]。空间-时间网络的目标可以是预测未来的顶点值...
[TOC] Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Video-based Person Re-identification(CVPR2020) 行人重识别 行人重识别(Person Re-identification),简称为ReID,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该...
Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Layer 为了捕捉整个网络序列的长期时空相关性,我们使用滑动窗口来分割不同的时间段。由于时空数据的异质性,最好使用多个stsgcm对不同时期进行建模,而不是对所有时期共享一个stsgcm。多个stsgcm允许每个人专注于在本地化图中对本地化的时空相关性建模。我们将一组stsgcm...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition回到顶部 摘要动态人体骨架模型带有进行动作识别的重要信息,传统的方法通常使用手工特征或者遍历规则对骨架进行建模,从而限制了表达能力并且很难去泛化。作者提出了一个新颖的动态骨架模型ST-GCN,它可以从数据中自动地学习空间和时间的pattern...
如上图,中间的spatial层是连接两个temporal层,这两个时间层可以实现从图卷积到时间卷积的快速空间状态传播。 “三明治”结构还有助于网络充分应用瓶颈策略,以通过图卷积层对通道C进行按比例缩小/放大来实现比例压缩和特征压缩。 此外,在每个ST-Conv块内利用层归一化来防止过度拟合。
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。