因此这篇文章采用了从多视角(Spatial View, Temporal View, Semantic View)的角度来对问题进行建模处理。 在论文的Introduction部分,作者进一步指出先前(例如ST-ResNet等)的方法都没能同时地考虑时间时间和空间上的依赖关系(到底这么才叫同时呢?)。所以作者采用了CNN+LSTM的方式来处理复杂的非线性时空依赖关系。但是又...
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-解码器框架来预...
捕获patch在不同帧上的时间关系 把所有patch都当做顶点构造对应的邻接矩阵 构造m层卷积去捕获关系,第m层,图卷积表示如下: 并且每一层后设置Layer Normalization 和leakrelu 并且每一层设置残差连接。 对最后的X进行池化, SGCN 提取每一帧的结构信息,然后最大池化,然后fuse(concat) 所有帧。 获取邻接矩阵,且每一...
紧接着,作者对该流程中的主要模块进行详细的介绍,主要包括:Spatial-temporal relation module (STRM), the design of the feature presentation for a tacklet-object pair。 2.1 The Spatial-Temporal Relation Module: 作者首先对基础的静态物体关系模型,由 MSRA组提出的Relation network for object detection,用于编...
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。
Temporal Latent Auto-Encoder: A Method for Probabilistic Multivariate Time Series Forecasting(AAAI 2021)设计了一种端到端的学习方法。原始的矩阵分解可以表示为Y=FX,进而可以表示为Y=FF'Y,该方法将原来的矩阵分解部分改为AutoEncoder,即通过Encoder隐式得到base序列,再通过Decoder还原原始序列。对于第二项时序约束...
The above approaches are all valid spatiotemporal network models, but they mainly consider short-range connections. However, the MST-GCN model proposed by Chen et al.33 proved that long-range dependencies are also important for action recognition. Compared with traditional deep neural networks, an ...
2.Spatial-Temporal Transformer Network 这是STTN的核心部分,通过一个多头 patch-based attention模块沿着空间和时间维度进行搜索。transformer的不同头部计算不同尺度上对空间patch的注意力。这样的设计允许我们处理由复杂的运动引起的外观变化。例如,对大尺寸的patch(例如,帧大小H×W)旨在修复固定的背景;对小尺寸的patch...
1.Temporal Hierarchy Modeling 我们首先提出了一个多尺度的自我注意网络,将多尺度的时间信号联合映射为共同的潜在表征,以捕捉复杂的交通模式。 :然后,我们提出了一个自注意网络,从时间维度对交通变化模式进行编码 Traffic Dependency Learning with Global Context ...
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。