论文链接 摘要 人体骨架动力学为人体动作识别提供了重要的信息。传统的骨骼建模方法通常依赖于手工制作的部件或遍历规则,因此表达能力有限,难以泛化。 在这项工作中,我们提出了一种新的动态骨架模型,称为时空图卷积网络(ST-GCN),它通过自动学习数据中的时空模式,超越了以往方法的局限性。 这种表达方式不仅提高了表达能...
STGCN网络整体架构如图2所示,网络输入是 M个时间步的图的特征向量 X∈R^{M×n×C_i } (论文中 C_i=1)以及对应的邻接矩阵 W∈R^{n×n},经过两个时空卷积块和一个输出层,输出 \hat{v}∈R^n 来预测第 t 个时间步后某个时间步特征。 图2 图时空网络整体架构 1、时域卷积块 每个时空卷积块由两个...
本文解析的论文是关于时空图卷积网络（STGCN）在交通预测领域的深度学习框架，发表在2018年的IJCAI上。论文详细地址为：github.com/VeritasYin/S...图神经网络类型众多，STGCN则专注于时空特性。传统方法在处理交通流的复杂性和非线性预测上表现不足。STGCN通过定义图上的时间序列预测问题，采用纯卷积结构...
在探讨基于骨架行为识别的领域，一项名为“时空图卷积网络”（ST-GCN）的新方法被提出，以解决传统骨骼建模方法的局限性。该论文旨在开发一种有效且具有原则性的方法来构建动态骨架模型，利用其进行动作识别。ST-GCN通过自动学习数据中的时空模式，超越了以往方法的局限性，不仅增强了表达能力，还提升了模型...
高德KDD2020论文解读|混合时空图卷积网络:更精准的时空预测模型 ),该框架利用从导航数据中推演出的计划中交通流量提升模型效果。在真实场景数据集上进行的实验证实H-STGCN和对标的模型相比取得了更优的效果,在突发拥堵的预测上优势尤为明显。 混合时空图卷积网络提供了... matrix),在距离衰减的基础上进一步引入了路段...
论文提出的Risk-STGCN模型通过对多种交通参与者的交互特征和时序信息进行综合分析,解决了传统风险评估方法中对复杂交互关系建模不足的问题。论文为智能驾驶辅助系统的开发和复杂交通场景下的风险预测提供了理论支持,对推动智能驾驶系统在复杂交通场景中的广泛应用,具有重要的理论意义和工程应用价值。
值得注意的是,这种融合建模范式已形成显著学术风向标:仅过去三个月,NeurIPS与ICML已接收5篇相关论文,更有消息称谷歌DeepMind团队正在探索其在气候模拟中的应用。 为助力大家科研攻关,笔者耗时半月整理出的11篇PINN+GNN最新参考论文,有需要的同学可以扫码回复“11PINN+GNN”免费领取。
本发明公开一种基于STGCN的洪水预报误差实时校正方法及系统,该方法包括:构建预报误差实时校正数据集;对预报误差实时校正数据集进行预处理,提取预报模型输入数据中相关雨量站到预报断面间的流经长度,构建空间邻接矩阵;构建时空图卷积网络模型STGCN,提取误差序列的时序和局部空间特征,构建反映误差序列非线性关系的映射函数;...
论文:Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks A Deep Learning Framework for Traffic 出处:IJCAI 2018 大体思路:使用Kipf & Welling 2017的近似谱图卷积得到的图卷积作为空间上的卷积操作,时间上使用一维卷积对所有顶点进行卷积,两者交替进行,组成了时空卷积块,在加州PeMS和北京市... 查看原文 STGCN:Spatio-...
STGCN论文初读时并未深入探究，因其主要针对视频领域的应用，而将注意力集中在时间序列分析上，故未给予过多关注。后发现STGCN在数据结构上与时间序列数据类似，故可直接应用至时间序列领域。需要注意的是，时空图神经网络（Temporal Graph Neural Networks, TGNNs）领域中还有一篇名为STGCN的论文，它们...