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...
In this paper, we propose a novel deep learning framework called Hierarchical Spatio-temporal Graph Convolutional Neural Networks(HSTGCN) to impute traffic data,through the macro layer and the road layer. The model constructs macro graph of the road network based on the data temporal correlation ...
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks 详解 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...
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...
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...
Subsequently, it integrates graph convolutional neural networks (GCNs) with long short-term memory (LSTM) networks to capture the spatiotemporal characteristics of traffic data. Additionally, a GCN is designed to capture the spatial topological relationships of the road network. Finally, a novel ...
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...
4D Spatio-Temporal ConvNets: Minkowski Convolutional Neural Networks Christopher Choy chrischoy@stanford.edu JunYoung Gwak jgwak@stanford.edu Silvio Savarese ssilvio@stanford.edu Abstract In many robotics and VR/AR applications, 3D-videos are readily-available input source...