主流方法使用循环单元来捕获长期时间依赖性,但由于其无法并行化的架构,计算效率较低。为了并行化时域模块,作者提出了时间注意力单元(Temporal Attention Unit, TAU),它将时间注意力分解为帧内静态注意力和帧间动态注意力。该方法的框架如下图所示,包括编码器,TAU,解码器三部分。 TAU 使用注意力机制来并行化的处理时...
Spatio-Temporal Embedding Layer 以每小时和每一百米作为基本单位,对时空关系矩阵进行嵌入,映射到一个欧氏空间。 此外,论文也提出了一种插值嵌入的方法: 经过求和得到最终的嵌入: Self-Attention Aggregation Layer 首先是第一个 Attention,主要用用来考虑轨迹中有不同距离和时间间隔的两次 check-in 的关联程度,对轨迹...
F_{f}表示从L1中提取特征,F_{d}表示时空变化特征,F_{t}表示最顶层中的融合特征。 每个像素位置的时空变化程度用attention使得变化和不变的像素位置分别分配较高和较低的权值。通过(4)得到预测日期的特征图,可以自适应地关注融合过程中的时空变化信息。最后,根据(5)对深度语义特征Ft和所得到的特征Fpre进行了集...
SpaAtn+Q+MaxPool是将时域平均池化变成时域最大池化。SpaAtn+Q+TemAtn使用了时域注意力模块。SpaAtn+Q+TemAtn+Ind是在SpaAtn+Q+TemAtn的基础上最后在相应的测试数据集上进行了fine tune(包括cnn)。 Baseline和SapAtn对比,说明作者的多空间注意力模型能够学到行人身体上有助于判别的信息。 SpaAtn和SpaAtn+Q'...
Spatio-Temporal Attention Based LSTM Networks for 3D Action Recognition and Detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Human action analytics has attracted a lot of attention for decades in computer vision. It is important to extract discriminative spatio-temporal features to model the spatial and temporal evolutions of different actions. In this paper, we propose a spatial and temporal attention model to explore th...
[骨架动作识别]STA-LSTM: Spatio-Temporal Attention Model for Human Action Recognition from Skeleton Data,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
目录 概览 1. 描述 :模型基于LSTM神经网络提出新型的Spatio Temporal Graph(时空图),旨在实现在拥挤的环境下,通过将行人 行人,行人 静态物品两类交互纳入考虑,对行人的轨迹做出预测。 2. 训练与测试数据库 1. 数据库:ETH Walking Pedestrian &a
visual attention model: 文中使用mixture of Gaussians,可以表示出每个像素点显著的概率。 Time consistency model: deep 3D convolutional features 深度3D卷积表示时空和视频切片级别的短时相关性; LSTM集合短时相关性,将预测从几帧扩展到了数秒。 模型的参数使用极大似然估计(MLE),使用无需人工标注的动作类型的数...
This paper proposes a novel framework with spatiotemporal attention networks (STAN) for wind power forecasting. This model captures spatial correlations among wind farms and temporal dependencies of wind power time series. First of all, we employ a multi-head self-attention mechanism to extract ...