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(Spa
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(...
引入特征融合模块,特征融合模块形成连接层,后面1×1卷积、BN、relu。 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...
3D convolutional networkTwo-stream convolutional networkPanoramic videos are different from 2D videos in the spherical viewing mode. Normally, 2D videos are viewed by consumers on flat screen televisions, while panoramic videos need specific head-mounted displays to create virtual reality experience. ...
最近,我在找寻关于时空序列数据(Spatio-temporal sequential data)的预测模型。偶然间,寻获论文Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting,甚喜!因此想基于这个模型,改为我所用。但是,我查询了网上的很多关于 STGCN 的解析,发现都不够详细,很多关键的细节部分一笔...
Irregular Traffic Time Series Forecasting Based on Asynchronous Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks ITPNet: Towards Instantaneous Trajectory Prediction for Autonomous Driving Profiling Urban Streets: A Semi-Supervised Prediction Model Based on Street View Imagery and Spatial Topology ...
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 巴拉巴拉 积极向上的懒人 1.创新点 第一篇将图卷积用于提取空间和时间信息的文章,没有使用正则卷积和递归单元,使用了完整的卷积结构,在更少的参数下,可以得到更快的训练速度 2.问题描述 通过前[t-m+1,t] 的交通流...
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...
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 论文笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
而且采用还采用了GLU操作,GLU是在这篇论文中提出的:Language Modeling with Gated Convolutional Networks。在STGCN这篇论文中作者并没有对此进行过多的解释,我的理解是采用这种操作可以缓解梯度消失等现象还可以保留模型的非线性能力。 而且我们可以看到模型的运行效果也与论文中的描述一致,当考虑时间维度上的Kt个邻居时...