Spatial Transformer Stream (S-TR):通过 SSA 模块在骨架级别应用自注意力,该模块专注于关节之间的空间关系,然后将其输出传递给时间维度上具有内核 Kt 的 2D 卷积模块(TCN),S-TR(x) = Conv2D(1×Kt)(SSA(x)),遵循原始的 Transformer 结构,输入通过批量归一化层 [4,11] 进行预归一化,并使用跳过连接,将输...
本文提出了时空变换器 (Spatial-temporal Transformer ,STTran),一种由两个核心模块组成的神经网络:(1) 一个空间域编码器,采用输入帧提取空间上下文并推断帧内的视觉关系,以及 (2)时域解码器,将空间域编码器的输出作为输入,捕获帧之间的时间依赖性并推断动态关系。 此外,STtran 将不同长度的视频作为输入而无需剪...
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...
In this work, we propose a novel Spatial-Temporal Transformer network (ST-TR) which models dependencies between joints using the Transformer self-attention operator. In our ST-TR model, a Spatial Self-Attention module (SSA) is used to understand intra-frame interactions between different body ...
To tackle such issues, we propose a novel Transformer-based model for multivariate time series forecasting, called the spatial鈥搕emporal convolutional Transformer network (STCTN). STCTN mainly consists of two novel attention mechanisms to respectively model temporal and spatial dependencies. Local-...
Dynamic Spatial Graph Convolution Network 我们利用学习到的动态空间结构对基于扩散GCN的过程进行改进,从而捕获动态空间关系。这个新模块也被称为动态空间GCN (DSGCN)。 我们最终利用FFN来增强Dynamic GCN的表达能力 实验 两个公共开源的交通数据集,其统计数据如表: ...
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提取,再通过Gate进行融合。在时间维度,采用类似于Transformer...
This paper proposed a graph spatial-temporal transformer network for traffic prediction (GSTTN) to cope with the above problems. Specifically, the proposed framework explores spatial characteristics of the across-road network of traffic information hidden in human behavior patterns via a multi-view ...
在Transformer 模型中,位置嵌入(Positional Embedding)主要是对序列的每个位置进行编码,而不是对特征的维度进行编码。因此,位置嵌入是对序列的长度维度进行编码的,而不是对特征维度(embedding dimension)进行编码。 因此,位置编码是对 256 个站点(序列长度)进行编码,然后与每个站点的 786 维特征向量相加,而不是对 786...
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提取,再通过Gate进行融合。在时间维度,采用类似于Transformer...