Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks ASTGCN模型的总体框架。它由三个具有相同结构的独立组件组成,分别用于对历史数据的最近、日周期和周周期依赖性进行建模。 假设采样频率为每天采样q次,当前时间为t_0,预测窗口大小为T_p,我们截取时间轴上长度为T_h、T_d和T_w的三个时间序列段,分别作为...
Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Layer 为了捕捉整个网络序列的长期时空相关性,我们使用滑动窗口来分割不同的时间段。由于时空数据的异质性,最好使用多个stsgcm对不同时期进行建模,而不是对所有时期共享一个stsgcm。多个stsgcm允许每个人专注于在本地化图中对本地化的时空相关性建模。我们将一组stsgcm...
作者发现,tracklet-object pair 合适的特征表达也是相似性度量的关键所在。本文的算法被称为:spatial-temporal relation networks (STRN), 可以进行端到端的训练,并且在多个 MOT benchmark 上取得了顶尖的效果。 2. The Proposed Method: MOT 问题的定义:本文的算法示意图如图 2 所示。输入是 video,然后进行物体检...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition回到顶部 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规则对骨架进行建模,从而限制了表达能力并且很难去泛化。作者提出了一个新颖的动态骨架模型ST-GCN,它可以从数据中自动地学习空间和时间的pattern...
论文提出使用graph卷积的方式对骨架信息进行时空特征建模。 动态骨架输入信息相比于之前其他输入方法,最明显是缺乏人体的appearance信息。骨架信息,只会给出当前图片中人的各个关节点坐标,和关节点的表示(表明是那个部分),简短来说就是点与边的信息。本文方法利图卷积来处理该问题,整体上给人很简洁干净的方法。将骨架...
Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph Neural Networks(KDD 2020)中对这类方法不同的拉普拉斯矩阵学习方式进行了对比。下表列出了不同的拉普拉斯矩阵生成方法的效果对比,这类方法的一半思路是根据每个节点的Embedding,通过不同的计算方式得到拉普拉斯矩阵中每个元素的值,这个值直接用于后续...
Spatial Temporal GraphThe recognition of sign language is a challenging task with an important role in society to facilitate the communication of deaf persons. We propose a new approach of Spatial-Temporal Graph Convolutional Network to sign language recognition based on the human skeletal movements. ...
Dynamic Spatial-Temporal Graph Convolutional Neural Networks for Traffic Forecasting总结,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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。
AAAI 2020. Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Networks: A New Framework for Spatial-Temporal Network Data Forecasting url: paper/AAAI2020-STSGCN.pdf Usage Docker is recommended. install docker install nvidia-docker build image usingcd docker && docker build -t stsgcn/mxnet_1.41_cu100 ....