建立了LSTM与ST-GCN融合的城市盗窃犯罪时空分布预测模型,并利用实际案例数据进行了验证.本文的研究内容和所取得的成果如下.(1)建立了LSTM与ST-GCN融合的城市盗窃犯罪预测模型.模型共分为3个模块,即时序特征提取模块,时空特征提取模块和特征融合模块.时序特征提取模块使用LSTM网络作为基础模型,用于提取每个社区的盗窃案件...
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 模型。对于第二个子任务,采用YOLO v3模型进行手持物体识别。然后,我们构建了一个机器人与人类交互的框架。最后, "点击查看英文标题和摘要" 更新日期:2021-03-01 ...
GCN_LSTM.py GCN_LSTM_BI.py GCN_LSTM_BI_Attention.py GCN_LSTM_BI_Multi_Attention.py GCN_LSTM_BI_Multi_Attention_Weather.py GCN_LSTM_BI_Multi_Attention_Weather_Separate.py GCN_LSTM_BI_TeacherForcing.py GCN_LSTM_Peepholes.py GCN_LSTM_TeacherForcing.py GCN_Transformer.py SVR_NN.py __init...
Output Layer Adaptation: Due to the bidirectional nature of the LSTM, the output dimensionality is doubled, as it concatenates the forward and backward hidden states. Thus, the model's output layer is adapted to handle this increased feature size, enhancing its ability to utilize the rich tempor...
叠加时序特征，是图网络面临的问题之一。这方面的研究主要有两个思路：时间卷积（TCN）和序列模型（LSTM...
1.Introduction 近年来，人类动作识别已成为活跃的研究领域，因为它在视频理解中起着重要作用。一般而言，...
这方面的研究主要有两个思路:时间卷积(TCN)和序列模型(LSTM)。ST-GCN 使用的是 TCN,由于形状固定,我们可以使用传统的卷积层完成时间卷积操作。为了便于理解,可以类比图像的卷积操作。st-gcn 的 feature map 最后三个维度的形状为(C,V,T)(C,V,T),与图像 feature map 的形状(C,W,H)(C,W,H)相对应。
基于关联分区和ST-GCN的人体行为识别
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 ...
导言:暑假老师叫我们做动作识别,在查阅了一些做Action Recognition的paper后发现18年AAAI上一篇St-gcn[Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition]的性能和表现都不错而且是利用了我之前接触过的openPose的,加之采用的是之前没有学过的gcn来进行建模的,所以准备花一些时间对其进行...