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,...
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...
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括空间维...
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: 先通过骨干网络提取特征映射,再将特征映射通过STA框架生成2D的注意力得分矩阵。为了降低视...
Spatial-temporal Attention Net 对于时间切片 对于空间切片 使用注意力机制,X是3维特征矩阵,对于每一个交易记录 使用时间注意力机制,更新时间切片,在此基础上在使用空间注意力机制 3D Convolutional Layers W是要训练的权重 Experiments 数据集 从一家大型商业银行收集了欺诈交易,其中包括2016年1月1日至12月31日的十...
阅读Decoupled Spatial-Temporal Attention Network for Skeleton-Based Action Recognition,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
STA-TSN: Spatial-Temporal Attention Temporal Segment Network for action recognition in video Most deep learning-based action recognition models focus only on short-term motions, so the model often causes misjudgments of actions that are combined by... G Yang,Y Yang,Z Lu,... - 《Plos One》...
official implementation of the spatial-temporal attention neural network (STANet) for remote sensing image change detection - justchenhao/STANet
First, for the spatial-temporal attention model, the spatial-level attention emphasizes the salient regions in a frame, and the temporal-level attention exploits the discriminative frames in a video. They are mutually enhanced to jointly learn the discriminative static and motion features for better ...
所谓的spatial attention和temporal attention,其实都是常规的attention机制,用LSTM的隐状态作为query,来对Value特征集做加权求和。区别在于两者Value特征集不一样。前者是在每一帧检测出来的不同objects之间做attention。后者是在从不同帧各自得到的全局特征之间做attention。