本文提出了一种新的空时变换器网络（ST-TR），该网络利用 Transformer 自我注意机制对 3D 骨架中的关节之间的依赖关系进行建模。空间自我注意模块（SSA）用于理解不同身体部位之间的帧内相互作用，而时间自我注意模块（TSA）用于建模帧间的相关性。两个模块在两个流网络中被结合使用，对 NTU-RGB + D 60 和 NTU-RGB + D 120 上的相同输入数据优于同类基准模型。

Dec, 2020

本研究提出使用关注机制进行轨迹预测的 STAR 模型，采用 TGConv 和临时 Transformer 模型，以及可读写的外部记忆模块，以实现复杂的时空交互并实现了 5 个真实世界的行人预测数据集的最新性能。

May, 2020

提出了一种新的时空元组 Transformer（STTFormer）方法，该方法着重解决了现有的基于 Transformer 的方法不能捕获帧之间不同关节之间的相关性的问题，在两个大型数据集上的表现优于现有技术方法。

Jan, 2022

本文提出了一种基于 Spatial-Temporal Transformer 网络的骨骼姿态行为识别方法，使用自注意力机制成功提取了骨骼运动及其相关性的信息，与其他同类算法相比在多个大规模数据集上表现出更好的精度。

Aug, 2020

我们通过引入图卷积网络（GCN）和时序注意力转换器，提出了一种名为空间时序有效身体部位交叉注意力转换器的强大图卷积网络，用于骨骼动作识别和特征提取。

Dec, 2023

我们提出了一种新的双流架构，称为 Cross-Attention in Space and Time (CAST)，它使用 RGB 输入实现了对视频的平衡的时空理解。我们的提出的瓶颈交叉注意机制使得空间和时间专家模型能够交换信息并进行协同预测，从而提高性能。我们通过对 EPIC-KITCHENS-100、Something-Something-V2 和 Kinetics-400 等公共基准数据集进行了大量实验证明了所提方法的优越性能。与现有方法相比，在不同数据集特征下，我们的方法始终表现出较好的性能。

Nov, 2023

本研究提出了一种基于 RNNs 和 LSTM 的空间和时间关注模型，用于从骨架数据中识别人类动作，实验结果表明该模型在 SBU 和 NTU 数据集上均取得了很好的效果。

Nov, 2016

本文介绍了一种新颖的时空变换网络，其中引入了几个原创组件以在未修剪视频中检测动作。该网络通过多特征选择性语义注意力模型计算空间和运动特征之间的关联，使用运动感知网络编码视频帧中的动作位置，并采用序列基础的时间注意力模型捕捉动作帧中的异质时间依赖关系，该方法在四个时空动作数据集上优于最先进的解决方案：AVA 2.2、AVA 2.1、UCF101-24 和 EPIC-Kitchens。

May, 2024

本文提出了一种基于自注意力机制的 Space-Time Attention 网络用于解决视频质量评估问题，通过联合训练空间和时间注意力权重来解决 Transformer 中的数据饥饿问题，并在实际测试中证明了其优越性。

Jun, 2023

基于历史序列预测未来序列的时空预测学习提供了一种自监督学习范式，主流方法利用循环单元进行建模，但循环单元的并行性不足，常常在现实场景中表现欠佳。为了在保持计算效率的同时提高预测质量，我们提出了一种创新的三元注意力变换器，在设计上捕捉了帧间动态与帧内静态特征。通过将 Triplet Attention Module (TAM) 整合到模型中，我们取代了传统的循环单元，并对时空和通道维度中的自注意力机制进行了深入探索。在这种配置下：(i) 时序标记包含了帧间的抽象表示，有助于捕捉固有的时序依赖性；(ii) 空间和通道的注意力结合，通过在空间和通道维度上进行细粒度交互来改进帧内表示。交替运用时序、空间和通道级别的注意力使得我们的方法能够学习更复杂的短程和长程时空依赖关系。广泛的实验表明，我们的方法在移动物体轨迹预测、交通流预测、驾驶场景预测和人体动作捕捉等多种场景下性能超过了现有的基于循环和非循环方法，达到了最先进水平。

Oct, 2023