Spatial Graph Convolutional Neural Network: paragraph-1 首先是提到了单看一帧的图,那么图的内容只有在t时刻的结点 V_t 以及对应的骨骼边 E_S 。这里又提到图像,当我们做卷积操作的时候,只有步长(Stride),padding和filter的size选择合适的话,我们是可以将输入的feature maps 转化为同等size的输出 feature maps。
其中,Gconv(⋅)是一个图卷积层。图卷积递归网络(Graph Convolutional Recurrent Network, GCRN)[71] 将LSTM网络与ChebNet [21] 结合在一起。扩散卷积递归神经网络(Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network, DCRNN)[72] 将提出的扩散图卷积层(方程18)结合到GRU网络中。此外,DCRNN采用了编码器-解码器框架来...
Spatial Temporal Modeling. 在上述 Spatial graph CNN 的基础上,我们现在开始将其拓展都 时空结构上。在构建 graph 的时候,graph 的 temporal aspect 我们是直接时序上相同的节点连接起来的。这确保我们可以定义一种非常简单的策略将 Spatial graph CNN 拓展到 spatial temporal domain。我们将近邻节点拓展到包含时序连...
[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 Network STSGCN的核心思想是三点:1)在上一个时间步骤和下一个时间步骤将每个节点与自身连接起来,构建一个本地化的时空图。2)利用时空同步图卷积模块获取局域化的时空相关性。3)部署多个模块对时空网络序列的异构性进行建模。
1)Graph convolution in spatial dimension 本文采用切比雪夫多项式近似 2)Convolution in temporal dimension 综上所述,时空卷积模块能够较好地捕捉交通数据的时空特征。时空注意模块和时空卷积模块构成时空块。将多个时空块进行叠加,进一步提取更大范围的动态时空相关性。最后,添加一个全连通层,以确保每个构件的输出与预测...
【论文学习】ST-GCN: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。
论文翻译: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。
SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforS。。。Spa tia l Tempo r a l Gr a ph Co nvo lutio na l N etw o rk s fo r Sk eleto n-Ba sed Ac tio n l Tem po l Gra R ec o gnitio n 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...
We propose a new approach of Spatial-Temporal Graph Convolutional Network to sign language recognition based on the human skeletal movements. The method uses graphs to capture the signs dynamics in two dimensions, spatial and temporal, considering the complex aspects of the language. Additionally, we...