Spatial-based convolution将卷积神经网络的思想借鉴到图神经网络中(卷积神经网络的卷积核是将卷积核滑动所对应范围内的像素进行聚合),即基于节点的邻居对图进行聚合。 Spectral-based convolution是基于信号领域的方法来进行。 上述两类方法的划分为: GAT和GCN是最常用的模型 二、Spatial-based convolution 回顾一下卷积...
关系。通常有两种做法: 但是常用的算法是GAT和GCN。Spatial-basedconvolution 用neighbor feature更新下一代... Networks)GraphAttention NetworksGIN(GraphIsomorphismNetwork) 这篇文章主要是在理论上分析了什么样的做法会work,在 Paper Notes: A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks ...
尽管如此,Spatial 策略的 GCN 在将卷积层学习到的不同大小图的多尺度特征输入给分类器之前仍要将其转换为固定大小表示,常见的方法就是将图的各节点特征进行加和池化得到图的全局特征,这会造成图局部特征信息的损失,因此这类 Spatial 策略的 GCN 方法在图分类上具有相对较差的性能。 这篇论文提出了一种空间对齐(Al...
实验结果表明,DS-GCN在多个基准测试中取得了显著的性能提升。通过引入节点和边类型感知的自适应图模块,DS-GCN在不同骨干网络中均提升了动作识别准确率,尤其是在区分相似动作上表现更佳。与其他ST-GCN变体相比,DS-GCN在NTU和Kinetics数据集上以更少的参数实现了更高的准确率。此外,分支特定的权重配置和全层语义编码...
et al. STADGCN: spatial–temporal adaptive dynamic graph convolutional network for traffic flow prediction. Neural Comput & Applic (2025). https://doi.org/10.1007/s00521-024-10606-3 Download citation Received01 April 2024 Accepted02 October 2024 Published03 January 2025 DOIhttps://doi.org/...
In most existing approaches, GCN models spatial dependencies in the traffic network with a fixed adjacency matrix. However, the spatial dependencies change over time in the actual situation. In this paper, we propose a graph learning-based spatial-temporal graph convolutional neural network (GLSTGCN...
Splane employs a graph convolutional network (GCN) approach44,45 and an adversarial learning algorithm46 to identify spatial domains by jointly analyzing multiple ST slices (Fig. 1c, Methods). First, for each ST slice, Splane calculates an adjacency matrix of cells/spots based on their distance...
[TOC] Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Video-based Person Re-identification(CVPR2020) 行人重识别 本文基于视频序列的ReID方法 CNN&RNN AMOC temporal pooling & spatial-temporal attenttion 瓶颈问题 Spatial-Temporal Graph Convolutional Network 创新点、贡献 模型设计 Structural GCN Module(spatial...
论文笔记《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
输入的数据首先进行batch normalization,然后在经过9个ST-GCN单元,接着是一个global pooling得到每个序列的256维特征向量,最后用SoftMax函数进行分类,得到最后的标签。每一个ST-GCN采用Resnet的结构,前三层的输出有64个通道,中间三层有128个通道,最后三层有256个通道,在每次经过ST-CGN结构后,以0.5的概率随机将特征...