搜索区域和初始模版区域分别输入共同的骨架网络,这里使用ResNet-50或 ResNet-101,之后将获得的两个特征图拉长,组合起来输入 Transformer 模块。可以看下这块整体结构的代码: defforward_pass(self,data,run_box_head,run_cls_head):feat_dict_list=[]# process the templatesforiinrange(self.settings.num_template...
近年来,transformer网络在NLP领域占据主导地位[43,10,26,52,50]。Transformer模型完全抛弃了递归性,而将注意力集中在跨时间step的关注上。该架构允许长期依赖建模和大规模并行训练。transformer结构也已成功应用于其他领域,如股票预测[30]、机器人决策[12]等。STAR将Transformer的思想应用于图序列。我们在一个具有挑战性...
Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking 论文 代码 搜索区域(Search Region):这是图像中的一块区域,通常大于或等于目标的实际大小。搜索区域为模型提供了足够的上下文来识别和定位目标。 初始模板(Initial Template):这是目标在序列开始时的一个参考图像或框,模型使用它来识别后续帧中的相同目标。
Hyperspectral imageTransformerimage fusionremote sensingThis paper presents a novel Spatio-spectral Cross-Attention Transformer (SCAformer) for HyperSpectral Image and MultiSpectral Image (HSI/MSI) fusion. Specifically, we first design a Parallel Spatio-spectral Cross-Attention (P-SCA) module composed of ...
STF_Transformer模型由时序Transformer模块和空间Transformer模块组成,通过嵌入层和注意力机制提取时空依赖特征。实验中将模型与CNN、LSTM、CNN-LSTM、ConvLSTM和Ca-STANet等对比,以评估其性能。 研究结论 论文提出的时空融合Transformer模型(STF_Transformer)在大范围和相对长期的叶绿素-a(Chla)预测中展现出卓越性能。实验表明...
Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking Bin Yan1,∗, Houwen Peng2,†, Jianlong Fu2, Dong Wang1,†, Huchuan Lu1 1Dalian University of Technology 2Microsoft Research Asia Abstract In this paper, we present a new tracking architecture with an encoder-decoder t...
Capturing the dependencies between joints is critical in skeleton-based action recognition task. Transformer shows great potential to model the correlation of important joints. However, the existing Transformer-based methods cannot capture the correlation of different joints between frames, which the correla...
In order to fully mine this non-contiguous visit information, we propose a multi-layer Spatio-Temporal deep learning attention model for POI recommendation, Spatio-Temporal Transformer Recommender (STTF-Recommender). To incorporate the spatio-temporal patterns, we encode the information in the user's...
本文提出一个使用编码器-解码器transformer结构的单目标跟踪框架。其中,编码器建模目标物体和搜索区域的全局空间-时序特征;解码器学习一个预测目标物体空间位置的query。此方法直接预测目标边界框的角点,不使用任何预定义的锚框,不需要汉宁窗、滑动窗平滑和尺度/宽高比惩罚等后处理步骤,极大简化了现有跟踪pipeline。该跟踪...
BEVFormer:learning Bird's-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers 1. 摘要:网络结构: Transformer + Temporal 空间信息:空间交叉注意力,每个BEV通过查询多个摄像头视图的感兴趣区域,从中提取空间信息 时间信息:时间自注意力,循环融合历史BEV信息 2. 简介 相机3d检测部署成本...