时空注意力 - 程序员宅基地

动态图像序列处理中的时空注意力机制研究

标签：人工智能图像处理

动态图像序列中的时空信息包括了图像帧间的时序关系和空间关系，而时空注意力机制的核心思想在于通过学习对不同时空位置的关注程度，从而使模型能够更加有效地捕捉到关键的时空信息。时空注意力机制作为动态图像序列...

团队研究成果|基于时空注意力融合网络的城市轨道交通假期短时客流预测

该论文旨在研究节假日期间城市轨道交通进站流预测问题，通过搭建时空注意力融合网络，有效融合客流数据和节假日相关社交媒体数据，充分捕捉了假期客流的时空依赖性，从而精确预测城市轨道交通假期客流，以南宁市城市...

STANet:时空注意力神经网络（STANet）的遥感图像变化检测的正式实施

标签： dataset remote-sensing attention-mechanism change-detection siamese-neural-network contrastive-loss 附件源码文章源码

它是本文的实现：一种基于时空注意力的方法和一种用于遥感影像变化检测的新数据集。在这里，我们提供了时空注意力神经网络（STANet）的pytorch实现，用于遥感图像变化检测。变更记录 20210112：添加PAM的预训练...

【视频理解】2021-ICML-时空注意力是视频理解所需要的全部吗？

标签：深度学习人工智能机器学习

我们的实验研究比较了不同的自注意力方案，并表明 “分散注意力”，即在每个块内分别应用时间注意力和空间注意力，在所考虑的设计选择中导致最佳视频分类精度。尽管采用了全新的设计，TimeSformer 在多个动作识别...

(19) 交通预测---基于时空注意力机制的图卷积神经网络

标签：交通预测深度学习

交通预见未来(19): 交通预测---基于时空注意力机制的图卷积神经网络 1、文章信息《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffc Flow Forecasting》。北京交通大学博士生校友...

论文阅读笔记：时空注意力行人轨迹预测

标签：机器学习计算机视觉

这篇论文的名称是《A Spatial-Temporal Attention Model for Human Trajectory Prediction》作者的思路来源于两个当前研究gong'z

一种使用分层时空注意力编解码器网络机制解决视频问答的方法.docx

基于时空注意力的图卷积网络在路段级交通预测中的应用

1.文章信息《Spatiotemporal Attention-Based Graph Convolution Network for Segment-Level Traffic Prediction》是2021年4月被期刊IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTA TION SYSTEMS接收的文章。...

【论文笔记】STANet：基于孪生神经网络的时空注意力变化检测模型

标签： STANet 变化检测时空注意力

文章针对遥感图像变化检测问题提出了一个基于孪生神经网络的时空注意力变化检测模型STANet，其中的自注意力模块可以计算任意两张拍摄于不同日期和位置的图像的注意力权重，并产生更具辨别性的特征。考虑到物体可能具

基于时空注意力机制的图卷积神经网络交通流预测（附数据集下载方式）

上周的论文补上，明天再发这周的喽~1、文章信息《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Tr...

STANet：基于时空注意力机制的变化检测网络

标签：深度学习 pytorch 神经网络

遥感影像的变化检测在两时相影像中经常会由于光照角度和位置配准误差产生误识别，影像网络表现，在本文中，作者提出了一种基于时空注意机制的孪生神经网络，设计了一种变化检测注意力机制来对时空关系进行建模，在...

回归预测 - MATLAB实现TPA-LSTM(时间注意力注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据）

标签： TPA-LSTM 时间注意力注意力机制长短期记忆神多输入单输出回归预测 MATLAB

回归预测 | MATLAB实现TPA-LSTM(时间注意力注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据）多输入单输出,运行环境MATLAB2020b及以上，运行主文件TPAMain.m即可。

TimeSformer:我们的论文“视频理解只需要时空注意力吗？”的pytorch正式实现。

标签： Python

TimeSformer 这是的正式pytorch实现。在此存储库中，我们提供PyTorch代码以训练和测试我们建议的TimeSformer模型。 TimeSformer提供了一个有效的视频分类框架，该框架可以在多个视频动作识别基准（例如Kinetics-...

（AAAI-2019）STA：用于大规模基于视频的行人重识别的时空注意力

标签：音视频人工智能计算机视觉

STA：用于大规模基于视频的行人重识别的时空注意力 paper题目：STA: Spatial-Temporal Attention for Large-Scale Video-Based Person Re-Identification paper是贝克曼研究所发表在AAAI-2019的工作 paper地址...

基于注意力时空图神经网络的交通预测

标签：大数据算法 python

Temporal Graph Data for Traffic Forecasting》的一篇2021年发表在《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》上的使用注意力时空图网络（AST...

基于时空交互注意力模型的人体行为识别算法

标签：机器视觉行为识别双流网络注意力深度学习交互性 machine v action re two-strea attention deep lear interacti

针对传统的双流网络不能有效提取视频序列中的有效帧和帧中的有效区域,而导致识别准确率低的问题,提出了一种基于时空交互注意力模型(STIAM)的人体行为识别算法。首先,利用两个不同的深度学习网络分别提取空间和时间...

ECCV 2022 | 阿里提出：快速动作识别的时空自注意力模型

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群一、论文&代码Spatiotemporal Self-attention Modeling with Temporal Patch Shift for Action Recognition论文...

2021综述：计算机视觉中的注意力机制(续二）：空间注意力

标签：计算机视觉深度学习神经网络

文章目录3.3 Spatial Attention3.3.1 RAM3.3.2 Glimpse Network3.3.3 Hard and soft attention3.3.4 Attention Gate3.3.5 STN3.3.6 Deformable Convolutional Networks3.3.7 Self-attention and variants3.3.8 ...

注意力机制与时空联合模型的交通流速度预测

标签：深度学习人工智能神经网络

1.文章信息《Attention Mechanism With Spatial-Temporal Joint Model for Traffic Flow Speed Prediction》是2022年9月发表在期刊IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTA TION SYSTEMS上的一篇文章。...

交通流量预测-混合注意力时空图卷积-ASTGCN

Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting 论文简介论文背景摘要相关研究论文所做的工作符号定义和问题定义ASTGCN实现论文简介发表时间：2019 AAAI ...

Drug3D-Net:基于分子几何的时空门控注意力模块

标签： Python

基于分子几何的分子特性预测的时空选通注意模块。这是Drug3D-Net论文的官方代码实现。但是该算法已经过优化和改进，与原始版本略有不同。要求 Linux（我们仅在Ubuntu-16.04上进行了测试） Keras（版本== 2.3.1） ...

STANet基于时空自注意力的神经网络--变化检测模型

STANet基于时空自注意力的神经网络检测模型《A spatial-temporal attention-based method and a new dataset for remote sensing image change detetion》解读目录网络架构特征提取器自注意力机制时空自注意力模块...

基于社会注意力机制的行人轨迹预测方法研究

标签：行人轨迹预测生成对抗网络注意力机制

为提高行人交互中轨迹预测速度、精度与模型可解释性，提出了一种基于社会注意力机制的GAN模型。首先，定义了一种新型社会关系，对行人间的影响进行社会关系建模，设计了基于注意力机制的网络模型，提高了网络预测...

基于分散注意力与路径增强特征金字塔的文本检测

标签：图像处理卷积神经主干网络分散注意特征金字 image pro convoluti backbone split-att feature p

为了进一步提升基于卷积神经网络的文本检测器的检测精度,首先,用具有分散注意力机制的特征提取网络替代原始算法的主干网络,如残差网络,以促进通道间的信息交互,最大化地激活文本特征。其次,在原始特征金字塔网络的...

STANet 基于时空自注意力的遥感图像变化检测模型

标签： pytorch 深度学习 python

STANet 基于时空自注意力的遥感图像变化检测模型检测数据集LEVIR-CD 环境配置 //要求： windows or Linux Python 3.6+ CPU or NVIDIA GPU CUDA 9.0+ PyTorch > 1.0 visdom==0.1.8.1 dominate 我们采用Linux + ...