May, 2023

TAA-GCN：面向年龄估计的时态感知自适应图卷积网络

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TL;DR本文提出一种新的年龄估计算法 ——TAA-GCN，它基于图形新表达，利用骨骼、姿势、服装和脸部信息丰富各个年龄段的特征集，通过时间记忆模块和自适应图卷积层计算年龄的时间依赖关系和改善外观变量，优于几项公共基准。
age estimationgraph representationadaptive convolutional networktemporal memory modulefacial information
发现论文，激发创造
  • 基于图卷积神经网络和多头注意力机制的年龄估计

    年龄估计技术是人脸识别的一部分，通过对游戏中的用户进行身份验证，实现了青少年防沉迷系统的开发和应用。本文提出了一种新的建模思想，使用图卷积网络（GCN）从非规则人脸图像中有效地提取特征，并添加了多头注意力机制以避免冗余特征并捕获图像中的关键区域信息，从而显著提高了年龄估计的准确性并降低了 MAE 误差值，进而提高了人脸识别和身份验证的准确性。

    Oct, 2023

  • 基于骨架的动作识别的时序图建模

    本篇文章介绍了一种称之为 Temporal Enhanced Graph Convolutional Network (TE-GCN) 的新模型，用于构建骨骼动作识别应用中的时间关系图，以提取骨架序列的时间动态。文章对两个广泛使用的大型数据集进行了广泛的实验，在动作识别中取得了最先进的性能，同时通过多头机制进一步探索时间关系图。

    Dec, 2020

  • 基于骨架的动作识别的多尺度时空图网络

    该论文主要介绍了一种新型的骨骼动作识别模型叫做 TGN，结合了多尺度图策略来提取骨骼序列的时空特征，得到更好的实验结果。

    Dec, 2020

  • 基于骨骼的动作识别的时空图卷积网络

    提出了一种基于空间 - 时间图卷积网络 (ST-GCN) 的骨架识别模型，该模型能够在不借助人工干预的情况下自动学习骨架在空间和时间上的表现，并且在动作识别以及泛化能力方面远优于之前的方法。

    Jan, 2018

  • 基于多尺度空间时间图卷积网络的基于骨架的动作识别

    本研究提出了一种多尺度空间图卷积和多尺度时间图卷积模型，通过分解相应的局部图卷积为一系列子图卷积，形成一个分层残差体系结构，使图卷积神经网络能够捕获空间和时间域中的短程和长程依赖关系，从而实现骨骼动作识别，该模型在三个基准数据集上表现出了显著的性能。

    Jun, 2022

  • 交通流量预测的自适应图卷积网络

    该论文提出了一种新颖的自适应图卷积网络（AGC-net），通过自适应图卷积（AGC）和一种上下文关注机制，将空间图表达转换为实时特征，考虑到时间上下文，在公共交通数据集上展现了其明显的优于基础模型的有效性。

    Jul, 2023

  • 拓扑自适应图卷积网络

    本篇论文提出了一种基于变量域的新型图卷积网络（TAGCN），通过设计一组可学习的固定大小的滤波器，用于对图执行卷积操作。这些过滤器在扫描图以执行卷积时，可以自适应地适应图的拓扑结构。与现有的谱 CNN 相比，TAGCN 表现更好，并且比近期其他方法计算上更简单。

    Oct, 2017

  • GraphTTA: 图神经网络测试时间自适应

    本文提出了一种名为 GAPGC 的新型测试时间适应策略，通过对比学习和自监督学习等方法，有效增强图神经网络的适应性和性能，并且提供了信息论的理论证明。实验结果表明，该方法在分子骨架 OOD 数据集上取得了最先进的 GNN 性能。

    Aug, 2022

  • 自适应时间动作引导的图卷积网络用于微表情识别

    提出了一种名为自适应时间运动引导图卷积网络（ATM-GCN）的微表情识别框架，该框架在整个剪辑中捕获帧之间的时间依赖关系，从而增强了剪辑级别的微表情识别能力。实验证明，ATM-GCN 不仅在 Composite 数据集上超过现有的最先进方法，而且在最新的微表情数据集 CAS (ME)$^3$ 上也取得了卓越的性能。

    Jun, 2024

  • 交通预测的自适应图卷积循环网络

    本文提出自适应图卷积循环神经网络 AGCRN，其中包括两个自适应模块（节点自适应参数学习模块和数据自适应图生成模块），用于捕捉交通时间序列数据中的空间和时间相关性。实验结果表明，AGCRN 在不需要预先定义空间连接图的情况下显著优于现有的相关方法。

    Jul, 2020