指出当前现有方法大多基于固定的邻接矩阵来建模空间关系,同时交通流量不单依赖于当前的速度,也可能与流量大小有关,因此为了进一步挖掘这些多元时空动态特性。 1、作者提出了一种动态图结构,并借助动态图卷积模块,通过在动态邻接矩阵上传递消息,将邻居节点的隐藏状态聚合到焦点节点。 2、设计一个多元融合模块来聚合primary...
Deep-Learning-Based Spatio-Temporal-Spectral Integrated Fusion of Heterogeneous Remote Sensing Image from:TGRS,2022 动机 空间光谱融合(Spatiospectral fusion)和时空融合(Spatiotemporal fusion)仅用于融合来自两个空间、时间和光谱域的信息。→ 时空谱融合 由于多源数据集之间的复杂和非线性关系,目前对集成融合方法的...
We propose 4D spatio-temporal deep learning for OCT-based motion estimation. On a tissue dataset, we find that using 4D information for the model input improves performance while maintaining reasonable inference times. Our regularization strategy demonstrates that additional temporal information is also ...
其中fspatial(⋅)fspatial(·)表示X到~XX~的空间退化关系,通常假设为模糊降采样操作[6],可以用模糊降采样矩阵A和噪声N表示. ftemporal(⋅)ftemporal(·)表示从 X 到 Z 的时间关系,通常假定为线性模型 [29]、[31]。 fheterogeneous(⋅)fheterogeneous(·)表示 X 和 Y 之间的异质关系,目前很难明确表达。
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 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...
时空深度学习Deep Learning for Spatio-Temporal Data张钧波京东智能城市研究院市 京东城市 时空 AI 产品部2020 年7 7 月 22 日2020城市计算夏令营 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 20 p. 无源互调感知波束形成 12 p. 为片上系统布置供电 1 p. 电芯模组及电池组 22 p. 用于管理电信系统中的终端...
Spatio-TemporalAttention Based LSTMNetworksfor3D Action Recognition and Detection 基于LSTM的时空注意力网络进行3D行为识别和检测) IEEE Transactions on Image Processing 2018 城市计算,交通预测,流量预测,需求预测汇总 ConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting. IJCAI 2018. paper, code. Detailed...
MULTITASK DEEP LEARNING MDL框架,由三个组件组成,分别用于数据转换、节点流建模和边缘流建模 我们首先将地图上沿时间方向的轨迹(或行程)数据转换为两种类型的流 :i)节点流为张量时间有序序列(Step (1a)); ii)边流为图的时间有序序列(转移矩阵) (步骤(2a)),将其转化为张量序列(步骤(2b))。然后将这两种类型...
Substantial progress has been made on deep learning models in the image, text, and audio domains, and notable efforts have been recently dedicated to the design of deep networks in the video domain. We discuss the state-of-the-art convolutional neural network (CNN) and its pipelines for the...
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] 的交通流量...