we propose Spiking Transformer with Spatial-Temporal Attention (STAtten), a simple and straightforward architecture that efficiently integrates both spatial and temporal information in the self-attention mechanism. STAtten introduces a block-wise computation strategy that processes information in spatial-tempo...
论文《STAS: Spatial-Temporal Return Decomposition for Multi-agent Reinforcement Learning》来自 Arxiv 2024。这篇论文讨论情景多智能体强化学习(Episodic Multi-agent Reinforcement Learning)中的信用分配问题。情景强化学习是指只有当智能体序列终止时才能获得非零奖励,也就是奖励稀疏场景。因此信用分配问题就需要考虑,...
STA:Spatial-Temporal Attention for Large-Scale Video-based Person Re-Identification(AAAI2019) 注意力机制对于视频行人重识别的研究越来越得到很多人的关注,同时因为时序特征也是非常重要的一部分,很多方法开始考虑两部分的结合。但是本文采用一个序列中随机选择4张图片就表示利用了时序信息还是有待商榷,感觉更像是基...
Action recognitionSpatial attention Temporal attentionConvGRUWe present a new framework for end-to-end classifying actions in video called Spatial-Temporal Attention Model (STAM) which integrates ideas from attention mechanism to better explore spatial and......
论文笔记《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Temporal Attention First0.983934.18 Spatial Attention First0.982634.10 Channel Attention First0.982434.07 Triplet Attention Parallel0.980433.12 Triplet Attention Module0.983934.18 - Temporal Attention0.9794(-0.0045)32.77(-1.41) - Spatial Attention0.9809 (-0.0030)33.26 (-0.92) ...
Introduction 本文主要提出了高效且容易实现的STA框架(Spatial-Temporal Attention)来解决大规模video Reid问题。框架中融合了一些创新元素:帧选取、判别力局部挖掘、不带参特征融合、视频内正则化项。 Proposed Method (1)总体思路: 先通过
Spatial-temporal Attention Net 对于时间切片 对于空间切片 使用注意力机制,X是3维特征矩阵,对于每一个交易记录 使用时间注意力机制,更新时间切片,在此基础上在使用空间注意力机制 3D Convolutional Layers W是要训练的权重 Experiments 数据集 从一家大型商业银行收集了欺诈交易,其中包括2016年1月1日至12月31日的十...
LEVIR_CD_spatial_info data models options samples scripts src util .gitignore LICENSE README.md demo.py test.py train.py val.py README BSD-2-Clause license It is the implementation of the paper: A Spatial-Temporal Attention-Based Method and a New Dataset for Remote Sensing Image Change Det...
Video Description with Spatial-Temporal Attention ACM MM2017 相比于Image Captioning,Video Captioning包含了一系列连续帧,,每一帧中又包含了静态的物体和动态的动作。人们在描述一个视频的时候不会描述所有物体及所有的事件,因此我们训练的模型也应该足够聪明到能够关注视频中最相关的部分。 就目前所知,大多使用的at...