每一个 ST-Conv Block 是由两个 Gated Temporal Convolution layer 夹着一个 Graph Convolution layer 组成。之所以,TGC 的 channel number 是 64,SGC 的是 16,是因为原作者认为这种「三明治」结构既可以achieve fast spatial-state propagation from graph convolution through temporal convolutions,又可以helps the ...
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 论文笔记---GCN在交通领域的应用(二) 一、论文翻译: 1、摘要: 及时准确地交通预测对于城市交通控制和指导具有至关重要的意义。由于交通流量的非线性和复杂性,传统的方法不能满足中长期预测任务的需求,并且往往会忽略时...
本文详细解析了Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks（STGCN）模型，特别是其在交通流量预测领域的应用。首先澄清了STGCN与ST-GCN的区别，指出前者主要针对交通流量预测，而后者则应用于人体骨骼动作识别。模型的核心在于结合Graph Convolution和Gated Causal Convolution，无需依赖于LSTM或GRU进行预测。STG...
问题背景:交通流量预测忽略时空依赖性。 提出模型:Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks (STGCN)。instead of 常规卷积和递归单元,本文在图上公式化问题,并使用完整的卷积结构构建模型,使得以更少的参数实现更快的训练速度。 流量预测分为:短期(5-30min),中长期(>30min)。 RNN迭代训练会累积误差,并且难训...
随着深度学习的快速发展,传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)在计算机视觉领域取得了巨大的成功。然而,对于一些涉及到时序和空间信息的任务,如视频分析、动作识别和人体姿态估计等,传统的CNNs存在一定的局限性。为了有效地处理这些时空信息,研究人员提出了一种新型的卷积神经网络模型,即时空卷积网络(...
the paper "Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting" 文章全部内容+对应ppt请查看:STGCN-keras 问题定义 如何准确的进行中长期的交通预测(中长期:over 30 minutes) 本篇论文主要是对地点的速度进行预测 ...
temporal inception:两个分支,一个分支直接将连续帧中相同关节特征作为位置特征处理的输入,另一个分支将输入馈入运动采样模块进行运动特征处理,这是关节运动特征首次用于基于骨骼的动作识别中。 运动采样:设计运动采样模块建模二阶空间信息 。运动的矢量计算:m t = v t + 1 − v t = { ( x 1 ( t + 1 ...
引言随着深度学习的快速发展,传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)在计算机视觉领域取得了巨大的成功。...
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting Introduction We propose a novel deep learning framework, STGCN, to tackle time series prediction problem in traffic domain. Instead of applying regular convolutional and recurrent units, we formulate the probl...
Spatial: graph, Temporal: Conv Spatio-temporal convolutional networks 2 Preliminary 2.1 Traffic Prediction on Road Graphs Traffic forecast: v^t+1,…,v^t+H=argmaxvt+1,…,vt+HlogP(vt+1,…,vt+H∣vt−M+1,…,vt) Gt=(Vt,E,W) ...