摘要 希望机器人在日常生活中帮助我们时,机器人能够与人类进行交互。了解人类的特定意图是人机交互的首要任务。在本文中,我们首先开发了一种用于识别人类意图的多任务模型,该模型由两个子任务组成:人类动作识别和手持物体识别。对于前端子任务,通过融合时空图卷积网络和长短期记忆网络,提出了一种有效的 ST-GCN-LSTM ...
首先,STNE通过在网络上进行随机游走(random walk)捕获大量采样序列,作者将捕获的序列称作Parallel Sequence。 然后,使用Seq2Seq模型对其进行编码和解码。Seq2Seq是一个翻译模型,将一个sequence翻译成另一个sequence,它使用两个长短期记忆(LSTM)网络,一个LSTM网络用来读取输入序列,一次一步,将每个内容序列边码为压缩矢量...
选择了多种经典的时空图预测模型作为基线,包括LSTM、STGCN、GWNet、AGCRN、D2STGNN和STAE等。 实现细节: 使用PyTorch工具包在配备NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU的Linux服务器上实现模型。 使用Adam优化器进行模型训练,设置了固定的随机种子以确保结果的可重复性。 ST-LoRA模型设置: 直接将基线模型作为整个模型的主...
论文链接:https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.09339 一、摘要 轨迹相似性计算用来评估两个轨迹之间的相似性,现有方法强调的是空间相似性而非时间相似性,使得在时间感知分析中不是最佳选择。作者提出的 ST2Vec,是一种基于轨迹表示学习的架构,它考虑了轨迹对之间细粒度的空间和时间相关性,用于道路网络的时空相似性学...
GNN模型和序列模型(如简单RNN、LSTM或GRU)本身就复杂。结合这些模型以处理空间和时间依赖性是强大的,但也很复杂:难以理解,也难以实现。所以在这篇文章中,我们将深入探讨这些模型的原理,并实现一个相对简单的示例,以更深入地理解它们的能力和应用。
选择了多种经典的时空图预测模型作为基线,包括LSTM、STGCN、GWNet、AGCRN、D2STGNN和STAE等。 实现细节: 使用PyTorch工具包在配备NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU的Linux服务器上实现模型。 使用Adam优化器进行模型训练,设置了固定的随机种子以确保结果的可重复性。 ST-LoRA模型设置: 直接将基线模型作为整个模型...
行为识别论文阅读总结 Spatio-TemporalAttention-BasedLSTMNetworksfor3DActionRecognitionand Detection 关键词:LSTM\spatio-temporal\attention model\actionrecognition&detection 针对问题:将RGB video-based中曾用过的attention [骨架动作识别]ST-NBNN&Deep Learning on Lie Groups CVPR2017 ...
本文提到的 k-order ChebNet 和上次读书会分享的GeniePath:自适应感受路径的图神经网络GeniePath 复现代码 Github 链接,都是可以进行 k-hop 邻居信息汇聚的方法,可以简单地认为 GeniePath 是增加了 LSTM 的存储 cell 的 GCN,以实现文章提到的自适应感受野的目的。本文的代码复现,后续会发到的链接(https://github....
RAE编码器通过LSTM网络将当前帧信息传递给下一帧编码器，解码器同样使用LSTM网络传递压缩信息。这一设计减少需要表征的信息量，提高率失真性能。递归概率模型（RPM）通过LSTM预测当前帧信息的时域条件概率，利用帧间相关性降低条件熵，从而优化码率。RPM网络有效提高视频压缩效率。RLVC在压缩性能上优于现有深度...
我们也在两个此前工作上进行了替换DistilBERT的实验（与LSTM效果相差不大），从而与我们的方法公平比较。我们这里同样为了保持尽可能的与2D-TAN一致从而公平比较，我们保留了一个joint embedding space用来进行2D-TAN原本的loss，并且在一个新的embedding space里面进行我们增加的监督信号的学习。损失函数： 我们使用了两...