Self-Attention 上图是一个Self-Attention的基础模型,Ht为当前时间步的特征图,Ht被映射到两个不同的特征空间,query:Qh=WqHt,key:Kh=WkHt,value:Vh=WvHt,其中Wq,Wk,Wv都是1×1的卷积核,设原数据为C×H×W,C为通道数,则Ht为C×N,其中N=H×W。 相似度得分计算公式: 归一化: 第$i$个位置的汇总特征...
Temporal Dependency Modeling: 如下图所示整个完整基于注意力的LSTM block是由两部分RNN组成分别对长时依赖和短时依赖建模,其中引入了注意力机制来计算长时信息的权重表示。 为了组织梯度消失问题,作者构建了三种时间序列X^{R},X^{D},X^{W}分别代表从过去r时间内,过去d天,过去w周的信息。其中过去r时间的信息最...
Temporal Self-Attention 同上,利用车身motation 6Dof信息将上一帧feature对齐到当前bev空间(与Q同坐标系)得到B′t−1Bt−1′,使用QpQp与B′t−1Bt−1′预测特征偏移pp,根据如下TSA公式计算attention特征。由于这种方法仅融合上一帧时序特征,计算量更小。 Q: 后续BEV上的特征是否还需要splat成为2D? A: ...
随机采样:先分块,再在每块随机采一张。 多注意力模块。(每个部件一个,通过惩罚项让各个模块关注不同的地方) 将N张图片送入预训练的(resnet cov1~res5c),得到N*2048*8*4,然后送每个图片的特征图卷积(压缩通道),在进行softmax形成8*4的mask,mask乘上输入的特征图即获得attentionmap(2048*8*4) 压缩通道的...
these observations, we propose a self-attention traffic matrix prediction (SATMP) model for long-term network TM prediction in IIoT scenarios. SATMP consists of three components: (a) a spatial–temporal encoding for obtaining the spatial–temporal features of network TM; (b) a learnable ...
Moreover, based on temporal attention, we develop a method to generate the action temporal proposals for action detection. We evaluate the proposed method on the SBU Kinect Interaction data set, the NTU RGB + D data set, and the PKU-MMD data set, respectively. Experiment results demonstrate ...
First of all, we employ a multi-head self-attention mechanism to extract spatial correlations among wind farms. Then, temporal dependencies are captured by the Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) model with a global attention mechanism. Finally, experimental results demonstrate that our model achieves ...
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...
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。
本文总结了KDD2024有关时空数据(Spatial-temporal)的相关论文,如有疏漏,欢迎大家补充。 时空数据Topic:时空(交通)预测,插补,气象预测,轨迹生成,预测,异常检测,信控优化,POI推荐等。 Research track中有3个session中与时空数据(城市计算)紧密相关:Urban data Ⅰ,Ⅱ与 spatio-temporal data,还有一些其余session中有一些...