论文《STAS: Spatial-Temporal Return Decomposition for Multi-agent Reinforcement Learning》来自 Arxiv 2024。这篇论文讨论情景多智能体强化学习(Episodic Multi-agent Reinforcement Learning)中的信用分配问题。情景强化学习是指只有当智能体序列终止时才能获得非零奖励,也就是奖励稀疏场景。因此信用分配问题就需要考虑,...
MacKay, A., & Juola, J. F. (2007). Are spatial and temporal attention independent? Perception & Psychophysics, 69(6), 972-979.Are spatial and temporal attention independent?. MacKay Alicia,Juola James F. Perception and Psychophysics . 2007...
STA:Spatial-Temporal Attention for Large-Scale Video-based Person Re-Identification(AAAI2019) 注意力机制对于视频行人重识别的研究越来越得到很多人的关注,同时因为时序特征也是非常重要的一部分,很多方法开始考虑两部分的结合。但是本文采用一个序列中随机选择4张图片就表示利用了时序信息还是有待商榷,感觉更像是基...
框架: Spatial-Temporal Attention 它包含两种注意,即空间注意和时间注意 1)Spatial attention 2)Temporal attention 在时间维度上,不同时间片上的交通状况之间存在相关性,且在不同情况下其相关性也不同。 Spatial-Temporal Convolution 时空关注模块让网络自动对有价值的信息给予相对更多的关注。本文提出的时空卷积模块包...
Introduction 本文主要提出了高效且容易实现的STA框架(Spatial-Temporal Attention)来解决大规模video Reid问题。框架中融合了一些创新元素:帧选取、判别力局部挖掘、不带参特征融合、视频内正则化项。 Proposed Method (1)总体思路: 先通过
Introduction 为了提取两个特征之间的相关性,设计了Relation Module(RM)来计算相关性向量; 为了减小背景干扰,关注局部的信息区域,采用了Relation-Guided Spatial Attention Module(RGSA),由特征和相关性向量来决定关注的区域; 为提取视频级特征,采用了Relation-Guided Temporal Refinement Module(RGTR),通过帧之间的关系信...
Recently, researchers have generally adopted deep networks to capture the static and motion information separately, which has two main limitations. First, the coexistence relationship between spatial and temporal attention is ignored, although they should be jointly modeled as the spatial and temporal ...
In this work, we propose a novel Spatial-Temporal Attention (STA) approach to tackle the large-scale person re-identification task in videos. Different from the most existing methods, which simply compute representations of video clips using frame-level aggregation (e.g. average pooling), the pr...
作者认为temporal transformer生成轨迹预测的优势:1)利用attention的方式能够有效的筛选有用的历史信息,使特征鲁棒;2)利用位置编码能够学到有效的运动信息,而不单单是表观特征变化。 Spatial Transformers 这一部分和TrackFormer相似,以预测的轨迹状态和可学习的embedding作为queries,以当前图像的特征encoder作为key和value,本...
node features 和edges通过spatial and temporal domain的self-attention mechanism 学习 使用spatial-temporal mask,降低了99%的复杂度。 0.MultiHeadedAttention recap 给定input featuref(t,i),分别经过3个fc,可以分别得到QKV. Q(t,i)h=WQhf(t,i)K(t,i)h=WKhf(t,i)V(t,i)h=WVhf(t,i),h 代表第...