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Linux
STGCN
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting
提出模型:Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks(
STGCN
)。
你爻
·
2024-01-31 20:01
MSG3D
论文在
stgcn
与sta-lstm基础上做的。下面讲一下里面的方法:1.准备工作符号。这里是对符号进行解释。
潦草大叔
·
2024-01-23 02:48
3d
stgcn
下环境的配置:Windows miniconda python3.6 cuda11.8 cudnn8.9.2 torch0.4.0
配环境是个很玄学的事情,请一定按照顺序执行,本文档主要解决了的
stgcn
下环境的配置问题。
Diros1g
·
2024-01-21 06:12
windows
交通流量预测STFGNN:Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecas
STGCN
扩张率增加,可能会丢失局部信息。STSGCN(Song等人2020)尝试通过局部化的时空同步图形卷积模块将空间块和时间块结合在一起,而不考虑全局相互影响。
发呆哥o_o ....
·
2024-01-17 22:01
论文速读
STFGNN
交通流量预测
fast-DTW
时空图卷积网络
STGCN
用于交通预测的深度学习框架python程序源代码+设计文档
本文提出了一种新的深度学习框架时空图卷积网络(
STGCN
)来解决交通领域的时间序列预测问题。我们不使用正则卷积和递归单元,而是在图上构造问题,并建立具有完全卷积结构的模型,实验表明,该模型通过对多尺
yushibing717
·
2024-01-04 16:03
算法
数据结构
线性回归
深度优先
STGCN
文献笔记翻译
stgcn
:为了充分利用空间特征,一些研究者利用卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)来捕捉交通网络之间的相邻关系,同时在时间轴上采用递归神经网络(recurrentneuralnetwork
llddycidy
·
2023-11-20 11:11
时空图预测交通领域
笔记
深度学习
神经网络
Spatial-Temporal Graph ODE Networks for Traffic Flow Forecasting
Spatial-TemporalGraphODENetworksforTrafficFlowForecasting摘要交通流量的复杂性和长范围时空相关性是难点经典现存的工作:1.利用浅图神经网络(shallowgraphconvolutionnetworks)和时间提取模块去分别建模空间和时间依赖2.
STGCN
day. day. up!
·
2023-09-14 19:22
时空序列
深度学习
神经网络
人工智能
【论文解读】2017
STGCN
: Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks
为了解决以上问题,我们提出了新颖的深度学习框架
STGCN
,用于交通预测。
Scc_hy
·
2023-07-21 13:31
笔记
深度学习
人工智能
机器学习
paper
使用 python 导入 excel 数据绘图
']=['SimHei']#添加这条可以让图形显示中文x_axis_data=linspace(0,0.9,10)path='缺失数据.xlsx'labels=['BTD-GTAN','GTAN','
STGCN
飞大圣
·
2023-07-13 15:22
编程语言
python
excel
开发语言
图神经网络 | Python实现
STGCN
时空图卷积网络交通流量预测
图神经网络|Python实现
STGCN
时空图卷积网络交通流量预测目录图神经网络|Python实现
STGCN
时空图卷积网络交通流量预测效果分析基本描述环境准备程序设计参考资料效果分析基本描述提出了一种新颖的深度学习框架
小橘算法屋
·
2023-02-02 11:21
图与网络分析
#
交通状态分析
STGCN
时空图卷积网络
交通流量预测
基于
stgcn
的乒乓球基础动作识别评价系统
本人和同伴一起自主完成并参加比赛详细比赛视频介绍清晰包含例程安装与使用全过程想要一起讨论学习源码请私聊我
xhtnewbility
·
2023-01-20 09:21
论文项目整理
python
PyG Temporal搭建
STGCN
实现多变量输入多变量输出时间序列预测
目录I.前言II.STGCNIII.PyGTemporalIV.模型训练/测试V.代码I.前言前面已经写过不少时间序列预测的文章:深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出(从input输入到Linear输出)PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测(负荷预测)PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序列预测PyTorch搭建LSTM实现多变量时间序列预测(负荷预测)PyT
Cyril_KI
·
2023-01-12 06:05
时间序列预测
PyG
GNN
STGCN
PyG
时空图卷积
时间序列预测
pytorch 学习:
STGCN
1main.ipynb1.1导入库importrandomimporttorchimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromload_dataimport*fromutilsimport*fromstgcnimport*1.2随机种子torch.manual_seed(2021)to
UQI-LIUWJ
·
2022-12-30 12:11
pytorch学习
pytorch
深度学习
机器学习
Paddle-Human 行为识别 | 使用NTU-RGB-D自定义数据集训练
STGCN
动作识别模型 (二)
、训练环境搭建项目地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideohttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo训练
STGCN
訢詡
·
2022-12-27 00:45
深度学习CV方向
paddle
STGCN
行为识别
时空预测模型
STGCN
流量预估模型论文解读《Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting
Citroooon
·
2022-12-26 12:55
深度学习
cnn
神经网络
时空图神经网络阅读笔记
文章目录写给自己看的,别人看不懂
STGCN
摘要方法DCRNN摘要方法GraphWaveNet摘要方法ASTGCN摘要方法STMGCN:SpatiotemporalMulti-GraphConvolutionNetwork
做技术不可耻
·
2022-12-25 08:48
时空预测
时空图神经网络(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks,
STGCN
)原理与代码
目录时空图神经网络(
STGCN
)结构时空图神经网络(
STGCN
)代码
stgcn
.pymain.pyutils.py[github地址](https://github.com/FelixOpolka/
STGCN
-PyTorch
未央君@
·
2022-12-25 08:44
卷积层数据放大_Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecast...
提出模型:Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks(
STGCN
)。
芒果绵绵冰
·
2022-12-24 10:51
卷积层数据放大
2018 Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting
2018[
STGCN
]Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting这是一篇比较早的文章了
小卜妞~
·
2022-12-24 10:50
#
时空序列预测/智慧城市
交通预测
GCN
TCN
GLU
casual
conv
STGCN
时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架
本文提出了一种新的深度学习框架——时空图卷积网络(spatial-temporalGraphConvolutionalNetworks,
STGCN
)来解决交通域的时间序列预测问题。
lwera
·
2022-12-14 13:50
深度学习
人工智能
神经网络
STGCN
_IJCAI-18在服务器tensorflow 2.5.0下运行
源码github地址:https://github.com/VeritasYin/
STGCN
_IJCAI-18服务器环境:tensorflow2.5.0python3.8.3numpy1.19.51.首先在
峰峰封
·
2022-12-14 13:20
tensorflow
STGCN
、ASTGCN、STSGCN、STFGNN模型的对比实验操作步骤
STGCN
的环境配置代码库地址:https://github.com/Veri
蝉鸣的夏天
·
2022-12-14 12:49
深度学习
tensorflow
python
深度学习
【论文精读】基于骨架行为识别(一)—
STGCN
论文链接文章目录摘要1.介绍2.相关工作3.时空图卷积3.1全流程3.2骨架图构建3.3空间图卷积神经网络3.4分区策略3.5可学习的边界重要性权重3.6实现ST-GCN4.实验4.1数据集和评估策略4.2消融实验4.3和SOTA对比5.总结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
calm-one
·
2022-12-08 15:44
深度学习
计算机视觉
深度学习
跌倒识别 摔倒识别 -lightweight_openpose
GitHub上开源啦,源码openpose_fall_detect为什么使用lightweight_openpose,在此之前跑了很多模型哈,包括C3D、R3D、R(2+1)D、yolo、alphapose、
STGCN
普通网友
·
2022-12-01 19:43
Docker
python
【交通流预测】《Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic For》论文详解
《
STGCN
》文章目录文章总结Abstract一、Introduction二、Preliminary1.TrafficPredictiononRoadGraphs2.ConvolutionsonGraphs
stt-Charon
·
2022-11-30 06:12
交通流预测
深度学习
人工智能
机器学习
使用pyskl的
stgcn
++训练自己的数据集
https://github.com/kennymckormick/pyskl包含多种动作分类的模型,感谢大佬训练过程主要参考项目中的examples/extract_diving48_skeleton/diving48_example.ipynb但是我一开始不知道这个文件,从网上查不到太多的资料,走了不少弯路,这里就把我训练的过程分享一下。1.准备自己的数据集这里使用的是Weizmann数据集,
大脸猫105
·
2022-11-23 14:38
python
开发语言
多分类
时空图卷积网络:一种用于交通预测的深度学习框架
在本文中,我们提出了一种新的深度学习框架,时空图卷积网络(
STGCN
),以解决交通领域的时间序列预测问题(即交通预测)。
stranger_Ss
·
2022-11-22 13:56
深度学习
计算机视觉
机器学习
GCN论文阅读与代码梳理(5)——STSGCN
提出STSGCN的原因:DCRNN、
STGCN
、ASTGCN提出了捕获时间和空间依赖关系的独立模块,但本文相信如果同时捕获时空关联将会更有效。
fmf1287
·
2022-11-22 12:07
GCN
深度学习
神经网络
人工智能
GCN论文阅读与代码梳理(2)——
STGCN
STGCN
包含两个时空卷积核和一个输出层。时空卷积核包含一个时域门控卷积、一个空域门控卷积和一个时域门控卷积。
fmf1287
·
2022-11-22 12:36
GCN
python
人工智能
深度学习:
STGCN
学习笔记
目录标题基于图神经网络的图分类问题GCN在行为识别领域的应用主要任务研究思路ST-GCN(SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeleton-BasedActionRecognition)解读原论文解决问题主要贡献核心思想简介OpenPose预处理基于人体关键点构造graph构造单帧graph(空间域)构造帧间graph(时间域)ST-GCN模
sky_柘
·
2022-11-19 07:20
STGCN
pytorch深度学习
深度学习
人工智能
STGCN
的源码分析
SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeleton-BasedActionRecognition文章下载地址:https://arxiv.org/abs/1801.07455代码下载地址:https://github.com/yysijie/st-gcn?1首先看下论文中的邻接矩阵怎么实现的classGraph():def__init__(se
那时那月那人
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2022-11-15 16:20
源码分析
论文解析
网络图
人工智能
图论
【论文精读】基于骨架行为识别—
STGCN
作者丨calm-one编辑丨3D视觉开发者社区论文链接文章目录摘要1.介绍2.相关工作2.1图上的神经网络2.2基于骨架行为识别3.时空图卷积3.1全流程3.2骨架图构建3.3空间图卷积神经网络3.4分区策略3.5可学习的边界重要性权重3.6实现ST-GCN4.实验4.1数据集和评估策略4.2消融实验4.3和SOTA对比5.总结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
奥比中光3D视觉开发者社区
·
2022-07-13 08:31
3D视觉
人工智能
深度学习
python
STGCN
基于图进行行为动作识别
本文转自同事别吃了,ST-GCN基于骨架动作识别的时空图卷积网络这篇文章写的很棒动作识别在视频理解中发挥着重要作用,其中,人体骨骼动力学为人体动作识别传递了重要信息。基于骨架的动作识别近年来一直是计算机视觉和深度学习领域中的一个研究热点,而ST-GCN属于是一篇开山之作,许多地方做的比较基础所以有很多可以提升的地方,之后的2S-AGCN还有ST-GCN++等都是基于它的改进,不过对于想要学习基于骨
blackmanba_084b
·
2022-07-05 09:49
百度BML&飞桨训练营(十三)花样滑冰选手骨骼点识别--AGCN&
STGCN
花样滑冰选手骨骼点识别(AGCN&
STGCN
)紧跟着冬奥会的一个视觉项目,非常有意思。可以检测选手的骨骼点识别。人体运动分析是近几年许多领域研究的热点问题。
翼达口香糖
·
2022-03-06 07:59
百度BML基础技术合集
百度
paddlepaddle
人工智能
STGCN
复现第四弹:解读data_utils.py
seq_gen()函数:defseq_gen(len_seq,data_seq,offset,n_frame,n_route,day_slot,C_0=1):'''Generatedataintheformofstandardsequenceunit.:paramlen_seq:int,thelengthoftargetdatesequence.:paramdata_seq:np.ndarray,
Monk丶
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2021-04-26 09:05
复现STGCN
tensorflow
深度学习
神经网络
STGCN
复现第三弹:解读math_graph.py
scaled_laplacian函数:defscaled_laplacian(W):'''NormalizedgraphLaplacianfunction.标准化拉普拉斯矩阵:paramW:np.ndarray,[n_route,n_route],weightedadjacencymatrixofG.:return:np.matrix,[n_route,n_route].'''#d->diagon
Monk丶
·
2021-04-26 09:36
复现STGCN
STGCN
复现第二弹:解读main.py
importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"#设置当前使用的GPU设备仅为0号设备设备名称为'/gpu:0'fromos.pathimportjoinaspjoinimporttensorflowastftf.reset_default_graph()#函数用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形。#动态申请显存config=tf.ConfigProt
Monk丶
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2021-04-25 22:22
复现STGCN
STGCN
复现第一弹:Anaconda 配置 Tensorflow 1.9
Anaconda配置Tensorflow1.91.conda常用的命令1)查看安装了哪些包condalist2)查看当前存在哪些虚拟环境condaenvlistcondainfo-e3)检查更新当前condacondaupdateconda2.Python创建虚拟环境condacreate-ntensorflow1.9python=3.6anaconda命令创建python版本为x.x,名字为yo
Monk丶
·
2021-04-25 16:45
复现STGCN
tensorflow
深度学习
神经网络
GCN在交通流预测方面的相关文章
在交通流预测方面的相关文章(2018AAAI)Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting(
STGCN
2snoopy
·
2020-12-22 10:02
GNN
temporal
and
spatial
Pytorch复现
STGCN
:基于图卷积时空神经网络在交通速度中的预测
1:论文信息来自IJCAI2018的一篇论文:《Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting》原始论文地址链接Pytorch代码实现1.1:论文思路使用Kipf&Welling2017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TCN对所有顶点进行卷积
奥卡姆的剃刀
·
2020-11-11 19:34
深度学习
图论及图深度学习
神经网络
算法
pytorch
(
STGCN
学习笔记)Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeleton-BasedActionRecognition------
STGCN
学习笔记
STGCN
学习笔记1.
mocap路上的小白
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2020-09-17 03:32
动作捕获
动作识别
算法
卷积
深度学习
神经网络
时空图卷积神经网络(
STGCN
):一个用于交通预测的神经网络框架
论文简介北大发表在IJCAI2018的一篇论文,论文题目:Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting,谷歌学术被引量296。论文背景实时交通预测是一个重要而复杂的问题,因为其不仅存在高度非线性和复杂的交通流,传统的预测方法经常忽视了时间和空间上的依赖。交通预测研究中,通常
小王子-
·
2020-09-17 03:07
【交通预测论文阅读】
深度学习
STGCN
:Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecastin
STGCN
:Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecastingthepaper“Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks
Subranium
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2020-09-17 03:39
论文阅读
gcn
STGCN
交通预测
复现旧版
STGCN
GPU版 (win10+openpose1.5.0)
参考:下载
stgcn
先放着:gitbub上fork后导入到gitee快些:https://gitee.com/chenhongqiong/st-gcn.git也可以直接下载zip文件后解压一、准备官方要求
I'm you.
·
2020-09-11 05:04
HRNet提取骨架特征点+ ST-GCN训练自己的数据集代码实践问题记录
/deprecated/origin_
stgcn
_repo/,打开requirements
Cheungleilei
·
2020-08-02 12:27
计算机视觉
行为检测学习记录
stgcn
使用
##四、使用e:cdE:/projects/st-gcnactivatestgcn测试:pythonmain.pydemo--openposeE:/projects/openpose/build/x64/Release--videoE:/projects/st-gcn/resource/media/clean_and_jerk.mp4pythonmain.pydemo_old--openposeE
I'm you.
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2020-06-29 05:33
复现
STGCN
CPU版 (ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe)
前提:ubuntu下将python3.5.2设为默认(百度)一.下载
stgcn
(gitbub上fork后导入到gitee快些):https://gitee.com/chenhongqiong/st-gcn.git
I'm you.
·
2020-06-29 05:02
ST-GCN 使用+复现
DKinetics(百度云)下载地址NTU-RGB+D(theirwebsite)(Onlythe3Dskeletons(5.8GB)modalityisrequiredinourexperiments)
stgcn
Queen B
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2020-06-29 04:57
基于注意力机制的
STGCN
——交通流量预测(AAAI)
AttentionBasedSpatial-TemporalGraphConvolutionalNetworksforTrafficFlowForecasting摘要预测交通流量对于交通领域的研究者来说是一个非常关键的问题。但是,由于交通流是非常复杂的,且是极度非线性的,因此这是一个非常有挑战性的任务。许多现存的交通流量预测方法,缺少对交通数据的动态时空相关性建模的能力,因此无法得到令人满意的预测
小安同学apj
·
2020-06-25 08:32
论文翻译
动作识别/分类——
STGCN
(复现方法说明)
目录一、前期准备1.VS20172.CUDA10.0+cudnn二、openposeAPI关于CMake关于编译源码三、运行旧版demo四、运行新版demo本文不涉及对
STGCN
的理解,仅讲解如何跑通程序
loovi7
·
2020-06-24 09:40
巨人的肩膀
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