Encouraging the framework to focus on cross-modal correspondence across time instead of self-attention within the modalities boosts the performance significantly. We show that our proposed framework that ingests temporal features yields state-of-the-art performance on the \\ucf, \\vgg, and \\...
计算相邻两个step的cross-attention特征图的L2距离,如下图所示: 可见L2距离逐步缩小接近0。 3)Self-attention is largely redundant in the semantics-planning phase. 在semantics-planning phase,自注意力(self-attention)在很大程度上是冗余的。与交叉注意力(cross-attention)不同,自注意力在后期阶段显然发挥了重要...
temporal cross attention 然而自注意力机制十分耗费计算力,所以本文假设在对成对帧进行对齐时,可以推导出重要的运动和动作线索。 其中,显式的块对齐耗时耗力,所以采用隐式的粗糙的对齐,处理那些仅包括重要时序信息的帧。 clip前人工作 X-CLIP [ 38 ]设计了帧级别的时间注意力,避免了高计算量 EVL [ 35 ]在CLI...
In this regard, this work proposes a model featuring a dual-path cross-attention framework for spatial and temporal patterns, named STDCformer, aiming to enhance the accuracy of ASD identification. STDCformer can preserve both temporal-specific patterns and spatial-specific patterns while explicitly ...
Attention based multi-component spatiotemporal cross-domain neural network ASTGCN: Attention-based space time graph convolutional network SVR: Support vector regression CNN: Convolutional Neural Networks LSTM: Long short-term memory GRU: Gated Recurrent Unit Recurrent Neural Networks ...
Mask Transformation:基于 search feature 和 编码后的 template feature,作者计算了这两者之间的 cross-attention matrix: 这种cross-attention map 建立了 pixel-to-pixel 的一致性。 在视觉跟踪中,为了传递时序运动信息,作者构建了 Gaussian-shaped masks。作者将这些帧对应的 mask 进行组合,然后进行时序上的传递。这...
To ensure effective training of the network for action recognition, we propose a regularized cross-entropy loss to drive the learning process and develop a joint training strategy accordingly. Moreover, based on temporal attention, we develop a method to generate the action temporal proposals for ...
这一部分和TrackFormer相似,以预测的轨迹状态和可学习的embedding作为queries,以当前图像的特征encoder作为key和value,本质就是self-attention + cross-attention. 同样的decoder包含多个decoder layer。 其中可学习的的embedding主要用来检测新产生的目标,而预测状态则表示已经存在的轨迹。
Cross-attention(交叉注意力)是注意力机制的一种变体,用于在处理序列数据时,通过将不同部分之间的关联性引入到注意力机制中。通常,注意力机制关注输入序列中不同位置的信息,而交叉注意力则引入了多个序列之间的关联。 在交叉注意力中,通常有两个输入序列(例如,源序列和目标序列),每个序列都有自己的查询(Query)、键...
BEVFormer包含三个关键设计:(1)网格状BEV queries,通过注意力机制林活融合空间和时间特征(2)spatial-cross-attention 模块,聚合多摄像头空间信息(3)temporal self-attention 模块,从历史BEV特征中提取时间信息,有利于运动物体的速度估计和严重遮挡物体的检测,并且算法开销小。 BEVFormer生成的统一特征,可以与不同的特定...