temporal 第7页

Robust Video Super-Resolution with Learned Temporal Dynamics

发表在ICCV2017。帧间的时间关系，帧内的空间关系。主要有两个工作：时间自适应网络和空间对齐网络。可以看到空间对齐网络是时间自适应网络的预处理阶段，将对齐的视频帧和参考帧作为时间自适应网络的输入。时间自适应网络主要包括两个部分：SR推断分支和时间调制分支，SR分支采用ESPCN作为对不同数量的连续视频帧超分处理的方法，时间调制分支是为了对每个推断的分支生成像素级的权重图，最后将两个分支的结果对

Aray1234·2022-12-30 11:28

文献阅读（72）WWW2022-TREND: TempoRal Event and Node Dynamics for Graph Representation Learning

本文是对《TREND:TempoRalEventandNodeDynamicsforGraphRepresentationLearning》一文的总结，如有侵权即刻删除。朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~Chinese-Reading-Notes-of-Graph-Learning更多相

学徒刘猛·2022-12-30 11:28

TSception: Capturing Temporal Dynamics and Spatial Asymmetry from EEG for EmotionRecognition 学习笔记+源码

1.摘要高时间分辨率和不对称的脑空间活跃性是脑电图(EEG)的基本属性，它是大脑中情感过程的基础。为了学习脑电信号的动态时间和空间不对称性，从而实现准确和广义的情感识别，我们提出了一种多尺度卷积神经网络TSception。TSception由动态的时间层、非对称的空间层和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道维度上的特征表示。动态时间层由多尺度一维卷积核组成，卷积核的长度与EEG的采样率有关，它学

TangP_P·2022-12-30 11:58

论文笔记：Hierarchical Deep Reinforcement Learning:Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic

2016nips1abstract&introduction在反馈稀疏的环境中学习目标导向的行为是强化学习算法面临的主要挑战。主要困难之一是探索不足，导致智能体无法学习稳健的策略。而具有内在动机的智能体可以为了自己的利益而探索新的行为，而不是直接解决外部目标。这种内在行为最终可以帮助智能体解决环境提出的任务。这篇论文提出了分层DQN(h-DQN)，这是一个集成分层动作价值函数的框架，在不同的时间尺

UQI-LIUWJ·2022-12-29 07:03

Hierarchical deep reinforcement learning (H-DQN)

论文简述原论文：(http://papers.nips.cc/paper/6233-hierarchical-deep-reinforcement-learning-integrating-temporal-abstraction-and-intrinsic-motivation.pdf

master_hao·2022-12-29 07:03

STPP[时间金字塔池化]||SSN(Temporal Action Detection with Structured Segment Networks)时间动作定位

对于STPP则是同样去理解，在Temporal上进

Apr1cot·2022-12-28 23:53

(ASTGCN)Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting

ASTGCN：注意力机制的时空图卷积神经网络，来预测高速公路上的车流由于在学习这方面的知识，就把自己的学习笔记写下来，方便以后自己复习文章定义的概念如下：G=(V,E,A)，V是有限节点的集合，E是边集合，A是N*N的邻接矩阵文章中有一句话是Supposethef-thtimeseriesrecordedoneachnodeinthetraffificnetworkGisthetraffificf

Raining.Chan·2022-12-28 15:40

python interpolate_Pytorch上下采样函数--interpolate用法

scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None):r"""根据给定size或scale_factor，上采样或下采样输入数据input.当前支持temporal

weixin_39805924·2022-12-28 01:31

Temporal Convolutional Networks and Forecasting（TCN进行时序预测使用Darts库，中文版+链接）

下面图片显示这是下面的文档链接时间卷积网络和预测目录1.动机....22.基本模型....22.1概述....22.2一维卷积网络....22.3因果卷积....42.4扩张....52.5基本TCN概述....73预测....84模型的改进....94.1剩余块....94.2激活、归一化、正则化....105最终模型....116例子....117结论....14时间卷积网络和预测尽管通常与图

花小吴·2022-12-27 18:48

什么是强化学习？（主要的强化学习概念）

prediction)和控制(control)4.3On-policyvs.Off-policy4.4主要的强化学习技术4.4.1蒙特卡洛学习（(Monte-Carlolearning,MC）4.4.2时间差分学习（temporal-differ

大鹏的编程之路·2022-12-26 08:52

【论文笔记】Video2Vec: Learning Semantic Spatial-Temporal Embeddings for Video Representation

摘要翻译这篇论文我们提出了一种视频片段的语义和时空信息嵌入(embedding)方法。视频作为语义连续的时序列帧，我们借助视频的这个特点来表达视频的高层特征（备注，视频和图像的高层特征通常就是指understanding层面）。我们的网络提取CNN的特征并且训练了两个学习视频的文本信息地独立GRU编码器，此外我们还把视频的彩色图像序列和光流序列嵌入到相同尺寸的表征向量(representation

迷川浩浩_ZJU·2022-12-25 18:52

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-动态场景视图合成Temporal-MPI

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）静态场景的新型视图合成在生成照片真实感效果方面取得了显著进步。然而，动态场景的沉浸式渲染仍然面临着关键挑战。多平面图像（MPI）是一种开创性的基于图像的绘制方法，它可以为静态场景生成高质量的视图合成。但没有研究用MPI建模动态内容。在本文中，我们提出了一种新的时态MPI表示法，它能够将整个视

元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:37

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)原文链接时空图神经网络（STGCN）结构时空图神经网络（STGCN）能够捕获输入图结构数据中的时空关联性特征，STGCN由时空卷积模块（spatio-temporalconv

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.

问题背景：交通流量预测忽略时空依赖性。提出模型：Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks(STGCN)。insteadof常规卷积和递归单元，本文在图上公式化问题，并使用完整的卷积结构构建模型，使得以更少的参数实现更快的训练速度。流量预测分为：短期(5-30min)，中长期(>30min)。RNN迭代训练会累积误差，并且难训练，计算量大。为了解决RNN内在

芒果绵绵冰·2022-12-24 10:51

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，之前看过去没有详细写笔记，现在由于复习到GCN相关知识，想要更加深入的了解，于是在此简单记录一下本文的主要思路。如果搜本篇论文到我的博客，请转身去知乎，这位大佬讲的很详细，而且详细复现

小卜妞~·2022-12-24 10:50

论文笔记《ST-GRAT: A Novel Spatio-temporal Graph Attention Network for Accurately Forecasting》

文章《ST-GRAT:ANovelSpatio-temporalGraphAttentionNetworkforAccuratelyForecastingDynamicallyChangingRoadSpeed》目录1.INTRODUCTION2.RELATEDWORK（略）3.PROPOSEDAPPROACH3.1ProblemSettingforTrafficSpeedForecasting3

mintminty·2022-12-24 06:42

Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 论文笔记

Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting论文笔记-----GCN在交通领域的应用（二）一、论文翻译：1、摘要：及时准确地交通预测对于城市交通控制和指导具有至关重要的意义。由于交通流量的非线性和复杂性，传统的方法不能满足中长期预测任务的需求，并且往往会忽略时空数据的时间和

circle_yy·2022-12-24 06:41

论文阅读笔记--3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training -1

前言读了一篇利用视频做姿态估计的比较经典的论文,3Dhumanposeestimationinvideowithtemporalconvolutionsandsemi-supervisedtraining.论文地址:https://arxiv.org/pdf/1811.11742.pdfCVPR2019收录论文简单对论文的内容做一些自己的学习笔记,然后再补充对于论文项目代码的笔记.基于Video实

零壹博弈·2022-12-23 18:04

强化学习导论_Example 6.5: Windy Grid-world

书中页码：P130,对应Chapter6:Temporal-DifferenceLearning一、Problem:1、Grid-world:7x10从起点（3，0）到达终点（3，7）0123(3,0)

Horizon-Wenty·2022-12-23 14:33

pytorch torch.nn.functional实现插值和上采样

scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None)根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样使用的插值算法取决于参数mode的设置支持目前的temporal

weixin_30905133·2022-12-23 12:44

Temporal and Spatial Online Integrated Calibrationfor Camera and LiDAR论文阅读

目录摘要主要贡献方法A位姿评估模型B线特征提取C投影和特征滤波D动态点云目标去除E搜素优化摘要相机雷达使用很广泛，但是很少有工作将时间同步和外参标定关联上，而这对数据融合很重要。时间空间标定技术面临这关联性缺失和实时性的挑战。本文提出一种位姿评估模型和环境鲁棒线特征提取算法来提升数据关联和在线实时估计的能力。动态目标消除旨在寻求寻求更优策略，考虑相邻运动点云配准的对应性。搜索优化的策略旨在提供更优

qq_38650944·2022-12-22 16:40

复现Transformer Meets Tracker: Exploiting Temporal Context for Robust Visual Tracking 遇到的一些问题

复现TransformerMeetsTracker:ExploitingTemporalContextforRobustVisualTracking遇到的一些问题1.训练数据集分两种格式1.1.检测格式这个格式一张图片等同一个序列,然后采样应该需要序列时序关系的网络,所以一次采样3张都是同一张同一个bbox1.2.跟踪格式数据有最短限制,不能为1,唯一的话无法采样会报错什么range(0,0,0)

weixin_44337238·2022-12-22 15:30

Sarsa: One of classical algorithms of RL

“TDlearning”means“temporal-differencelearning”,whichisacombinationofMonteCarloideas(MC)anddynamicprogr

fo-in·2022-12-21 01:05

Data Mining 论文翻译：Deep Learning for Spatio-Temporal Data Mining: A Survey

原文链接：[1906.04928]DeepLearningforSpatio-TemporalDataMining:ASurvey(arxiv.org)IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering0摘要随着全球定位系统(GPS)、移动设备、遥感等各种定位技术的快速发展，时空数据越来越多。从时空数据中挖掘有价值的知识对于许多现实世界的应用至关重要，包括理

UQI-LIUWJ·2022-12-18 15:19

Temporal Segment Networks:Towards Good Practices for Deep TSN论文精读笔记

TemporalSegmentNetworks:TowardsGoodPracticesforDeepTSN论文精读笔记这篇论文首先解决了双流卷积网络只能处理较短视频帧的缺陷，论文的主要贡献是提出了TemporalSegmentNetwork，他基于长范围时间结构建模，结合了稀疏时间采样策略和视频级别监督，使得神经网络能够处理较长的时间段，且效果较好。其次，论文还确定了很多很好用的技巧，比如如何进

Encounter84·2022-12-17 14:51

【Temporal Segment Networks】 pytorch代码总结

代码写的特别好，很有借鉴意义。链接如下：[github]:https://github.com/yjxiong/tsn-pytorch1.@propertyclassVideoRecord(object):def__init__(self,row):self._data=row@property#@prproperty的用法将一个类方法转变成一个类属性#试图将该属性设为其他值，我们会引发一个Att

Roc-Ng·2022-12-17 14:20

TSN泛读【Temporal Segment Networks: Towards GoodPractices for Deep Action Recognition】

目录0、前沿1、标题2、摘要3、结论4、重要图表5、解决了什么问题6、采用了什么方法7、达到了什么效果0、前沿泛读我们主要读文章标题，摘要、结论和图表数据四个部分。需要回答用什么方法，解决什么问题，达到什么效果这三个问题。需要了解更多视频理解相关文章可以关注视频理解系列目录了解当前更新情况。TSN论文下载：https://arxiv.org/pdf/1608.00859.pdfhttps://ar

weixin_47341656·2022-12-17 14:20

Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition

论文笔记（3）TemporalSegmentNetworks:TowardsGoodPracticesforDeepActionRecognition主要贡献TSN实验细节实验结果TemporalSegmentNetworks:TowardsGoodPracticesforDeepActionRecognition主要贡献1.提出了一种新型的基于视频的行为识别的网络结构——TemporalSegm

LMW4444·2022-12-17 14:19

TSN(Temporal Segment Networks)和TSM（Temporal Shift Module）SlowFast对比

简单来说，TSN（TemporalSegmentNetworks）是2D卷积，融合了Temporal（比如光流信息）和Segment（视频抽帧）双流的信息；TSM（TemporalShiftModule

taoqick·2022-12-17 14:47

TSN(Temporal Segment Networks) 学习资源转载

TSN(TemporalSegmentNetworks)学习资源转载ECCV2016 本论文的motivation主要在于：（1）如何设计一个有效的网络结构去捕捉视频级动作识别这样的长范围时间结构的能力；（2）如何利用有限的训练数据去训练卷积网络。 TSN(TemporalSegmentNetworks)是一个基于stream-network改进的网络。它提出的主要目的是增强长范围时间结构建模能力

PyBigStar·2022-12-17 14:46

【视频理解】TSN Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition 笔记

TowardsGoodPracticesforDeepActionRecognitionhttps://arxiv.org/abs/1608.00859https://github.com/yjxiong/temporal-segment-networkshttps

鹿鹿最可爱·2022-12-17 14:45

【TSN（Temporal Segment Networks）】

TSN可以看做是双流（twostream）系列的改进。在此基础上，TSN网络要解决两个问题1、是长时间视频的行为判断问题（有些视频的动作时间较长）。2、是解决数据少的问题，数据量少会使得一些深层的网络难以应用到视频数据中，因为过拟合会比较严重。针对第一个问题，首先，为什么目前的双流结构网络难以学习到视频的长时间信息？因为其针对的主要是单帧图像或者短时间内的一堆帧图像数据，但这对于时间跨

Shiina丶Mashiro·2022-12-17 14:12

Temporal Segment Networks for Action Recognition in Videos 用于动作识别的时序分割网络

TemporalSegmentNetworksforActionRecognitioninVideos用于动作识别的时序分割网络本文原创，欢迎转载https://blog.csdn.net/Vincent_zbt/article/details/83062094这篇博客主要记录对这篇论文的阅读和一些理解，算是一个整理吧，把关键问题找出来，方便学习文章，文章是在2016年曾经被发表过，在2018年的

Vincent_zbt·2022-12-17 14:41

Temporal Segment Networks for Action Recognition in Videos论文阅读笔记

这篇文章解决的问题是视频分类TSN模型的主要思路是，先将视频分为若干个等长的片段(Segment)，然后从对应片段中随机抽样一个小片段(Snippet)，对应于每个小段都会产生一个预测，再用聚合函数来合并这些小段的预测进一步得到对于整个视频的预测，对于聚合函数，作者提出了五种，⑴Maxpooling：实际上，最大池化更多地利用的是对于一个动作类别最具识别力的小片段，但没能综合利用多个小片段；⑵Me

Hia_Hia_Hia·2022-12-17 14:11

【论文阅读】Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition

Abstract卷积网络在动作识别领域带来的提升不像图像领域那么大提出TSN，基于长距离时序建模的思想，结合时序稀疏采样(sparsetemporalsampling)策略和视频级监督(video-levelsupervision)进行视频动作识别。Introduction卷积网络在图像分类上取得了巨大的成功，但在视频动作识别上却没有取得相应的大幅度提升（相对传统手工特征）动作识别主要需要学习视频

Mr. Anonymous·2022-12-17 14:11

TSN(temporal segment networks)环境配置

1.anaconda创建虚拟环境condacreate-nTsnpython=3.72.安装pytorchtorchvisioncondainstallpytorch==1.0.0torchvision==0.2.1cuda100-cpytorch3.安装依赖#condainstall-canacondamklcondainstall-cintelmklcondainstallmkl=2018-c

理解&&记忆·2022-12-17 14:08

论文笔记--3D Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers（用空间和时间变换器进行三维人体姿势估计）

用空间和时间变换器进行三维人体姿势估计摘要 Transformer架构已经成为自然语言处理中的首选模型，现在正被引入计算机视觉任务中，如图像分类、物体检测和语义分割。然而，在人类姿势估计领域，卷积架构仍然占主导地位。在这项工作中，我们提出了PoseFormer，这是一种纯粹的基于变换器的方法，用于视频中的三维人体姿势估计，不涉及卷积架构。受视觉变换器最新发展的启发，我们设计了一个空间-时间变换器

愤怒的potato·2022-12-16 09:29

减小模型训练成本的视频动作识别 Efficient Video Transformers with Spatial-Temporal Token Selection 论文精读笔记

减小模型训练成本的视频动作识别EfficientVideoTransformerswithSpatial-TemporalTokenSelection论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1VisionTransformers3.2EfficientVideoRecognition3.3DifferentiableTokenSelection四、Spatial-TemporalTok

乄洛尘·2022-12-16 08:36

论文浅尝 | Temporal Knowledge Graph Completion Using Box Embeddings

笔记整理：杨露露，天津大学硕士论文链接：https://www.aaai.org/AAAI22Papers/AAAI-6210.MessnerJ.pdf动机时态知识图谱补全（TKGC）中的主要挑战是额外学习时间戳嵌入，以便嵌入模型根据关系、实体和时间戳嵌入联合执行评分。本文提出了BoxTE，一个用于TKGC的盒子嵌入模型，建立在静态知识图谱嵌入模型BoxE之上。亮点本文的亮点主要包括：（1）表明B

开放知识图谱·2022-12-15 02:10

TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion 增量时序知识图谱补全论文解读..

论文网址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961Arxiv：https://arxiv.org/abs/2104.08419论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(TemporalKnowledgeGraphCompletion,TKGC)的学习框架——Time-awareIncrementalEmbedding(TIE)。看框架名是提出

cnblogs.com/qizhou/·2022-12-15 02:39

Temporal Action Proposal Generation with Transformers TAPG transformer论文阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2105.12043.pdfAbstarct为了捕获在不同粒度级别上的依赖关系，本文直观地提出了一个使用transformer的单一时间动作提案生成框架，称为TAPGTransformer，它由一个BoundaryTransformer和一个ProposalTransformer组成。通常，BoundaryTransformer捕获长期的时间依

Encounter84·2022-12-14 07:58

Decoupled Dynamic Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Forecasting

我们都依赖于出行，交通工具影响着我们大多数人的日常生活。因此，预测路网交通状态的能力是一项重要的功能，也是一项具有挑战性的任务。交通数据通常来自部署在路网上的传感器。最近关于时空图神经网络的提议，通过将交通数据建模为扩散过程，在建模交通数据中的复杂时空相关性方面取得了巨大进展。然而，直观地说，交通数据中包含两种不同类型的隐藏时间序列信号，即扩散信号和固有信号。遗憾的是，几乎所有的研究都粗略地将交通

西西弗的小蚂蚁·2022-12-13 16:42

Spectral Temporal Graph Neural Network for Multivariate Time-series Forecasting（NIPS2020）

SpectralTemporalGraphNeuralNetworkforMultivariateTime-seriesForecasting（NIPS2020）背景：希望结合GFT和DFT的优点，完全在光谱领域对多元时间序列数据进行建模。首先应用GFT将结构多变量输入转换为光谱时间序列表示，而不同的趋势可以分解为正交的时间序列。利用DFT将每个单变量时间序列转移到频域。经过GFT和DFT之后，光

西西弗的小蚂蚁·2022-12-13 16:42

基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测 Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Flow Prediction Based on Inf

7.基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测Spatial-TemporalGraphNeuralNetworkforTrafficFlowPredictionBasedonInformationEnhancedTransmission摘要：交通问题不仅影响人们的出行，同时也会带来环境污染以及安全等问题，准确的交通流预测是构建智能交通系统、预防和缓解交通问题的关键.目前的预测方法大多没有考虑到交

daisyxyr·2022-12-13 16:07

Pre-training Enhanced Spatial-temporal Graph Neural Network for Multivariate Time Series Forecasting

多变量时间序列(MTS)预测在广泛的应用中起着至关重要的作用。近年来，时空图神经网络(STGNNs)成为越来越流行的MTS预测方法。STGNNs通过图神经网络和序列模型联合建模MTS的时空模式，显著提高了预测精度。但受限于模型复杂度，大多数STGNNs只考虑短期的历史MTS数据，如过去一小时的数据。然而，时间序列的模式以及它们之间的依赖关系(即时间和空间模式)需要基于长期的历史MTS数据进行分析。

西西弗的小蚂蚁·2022-12-13 16:06

CVPR2021 ：《TDN: Temporal Difference Networks for Efficient Action Recognition》论文学习

目录前言时间建模双流网络3D卷积TDNTDN模型图ResNetshort-termTDMlong-termTDMAblationstudies实验结果总结前言论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.10071代码地址：https://github.com/MCG-NJU/TDN时间建模时间建模对于捕捉视频中的运动信息进行动作识别至关重要，在当前的深度学习方法中，这通常通过两

outliersde·2022-12-13 13:33

神经网络：循环神经网络基础学习

自然界的信号除了具有空间维度之外，还有一个时间(Temporal)维度。具有时间维度的信号非常常见，比如文本、说话时发出的语音信号、随着时间变化的股市参数等。

~hello world~·2022-12-13 10:02

python interpolate_Pytorch上下采样函数--interpolate用法

scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None):r"""根据给定size或scale_factor，上采样或下采样输入数据input.当前支持temporal

weixin_39702483·2022-12-13 07:57

MAVEN-ERE一个新的事件关系检测数据集

MAVEN-ERE:AUnifiedLarge-scaleDatasetforEventCoreference,Temporal,Causal,andSubeventRelationExtractioncode

Trouble..·2022-12-12 23:21

论文阅读：Beyond Short-Term Snippet: Video Relation Detection with Spatio-Temporal Global Contex

BeyondShort-TermSnippet:VideoRelationDetectionwithSpatio-TemporalGlobalContex超越短片段：基于时空上下文的视频关系检测论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9157717/主要贡献提出了一个滑动窗口方案，同时预测短期和长期关系。在对象tracklet上运行具有不同内核大小的窗口

娃娃亲�·2022-12-12 14:45

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