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...
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...
Dynamic hand gesture recognition Spatial-Temporal AttentionTemporal Convolutional NetworksDynamic hand gesture recognition is a crucial yet challenging task in computer vision. The key of this task lies in an effective extraction of discriminative spatial and temporal features to model the evolutions of ...
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...
除了GCN外,基于Attention的图时序预估模型也是一种主流方法。GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic Prediction(AAAI 2020,GMAN)提出了基于Attention的图时序预估模型,在时间维度和空间维度都是通过Attention实现的。GMAN采用的模型框架与DCRNN、GraphWavenet都不同,GMAN在每层并行进行时间维度和空间维度的信息...
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...
train with Pyramid spatial-temporal Attention Module (PAM) method python ./train.py --save_epoch_freq 1 --angle 15 --dataroot path-to-LEVIR-CD-train --val_dataroot path-to-LEVIR-CD-val --name LEVIR-CDFAp0 --lr 0.001 --model --SA_mode PAM CDFA --batch_size 8 --load_size 256 ...
Online Multi-Object Tracking Using CNN-based Single Object Tracker with Spatial-Temporal Attention Mechanism 因为太喜欢这篇文章了,所以再简单的写一遍。 本文用带有时空注意力机制的基于CNN的单目标跟踪器实现在线的多目标跟踪。为了online MOT,提出了一种基于CNN的框架。简单的把SOT应用至MOT会遇到计算效率和因为...
7. ST-ABC: Spatio-Temporal Attention-Based Convolutional Network for Multi-Scale Lane-Level Traffic Prediction 8. Scaling up Multivariate Time Series Pre-Training with Decoupled Spatial-Temporal Representations 9. Congestion-mitigating Spatiotemporal Routing in Road Networks 10. Deep Dirichlet Process Mixt...