May, 2023

TCN AA：一种基于 Wi-Fi 的时间卷积网络，用于带有数据增强和注意力机制的人与人之间的交互识别

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TL;DR提出了一种新颖的基于 TCN-AA 的方法，该方法结合增强和注意力机制，具有更高的计算效率和准确率，在公共数据集上的表现优于现有技术，最终准确率为 99.42%。
wi-fi-based human activity recognitioncnn-based modelssequence-to-sequence modelstemporal convolution networkaugmentation
发现论文，激发创造
  • 基于可穿戴设备的多级对比网络用于关节活动分割和识别

    本文介绍了一种基于深度学习的多类窗口问题解决方案 —— 使用分割技术的人类活动识别方法，并引入多阶段时间卷积网络（MS-TCN）进行样本级别的活动预测，同时使用多级对比损失以提高方法的鲁棒性，并在两个公共 HAR 数据集上验证了该方法的有效性。

    Aug, 2022

  • 可解释的基于时态卷积网络的 3D 人体动作分析

    本文提出了一种使用新型解释性模型 TCN 进行 3D 人体动作识别任务的方法 Res-TCN，并在最大的 3D 人体动作识别数据集 NTU-RGBD 上取得了最新的成果。

    Apr, 2017

  • NAC-TCN: 基于因果稀疏邻域注意力的时序卷积网络用于情感理解

    视频情感识别是通过一系列方法如 GRUs、LSTMs、自注意力机制、Transformers 和 TCNs 改善了基于视频情感识别，然而这些方法存在内存使用高、操作量大或梯度下降不良的问题。我们提出了一种称为邻域注意力与卷积 TCN（NAC-TCN）的方法，它结合了注意力和时序卷积网络的优点，并确保理解因果关系，从而减少计算和内存成本。我们的模型在标准的情感识别数据集上比 TCNs、TCAN、LSTMs 和 GRUs 取得了相当好或最先进的性能，并且需要较少的参数。我们在线发布了我们的代码，以便其他项目能够轻松复现和使用。

    Dec, 2023

  • 基于时间卷积关注的序列模型网络

    我们提出了一种基于时间卷积网络和注意力机制的探索性架构称为 TCAN，它不仅能够实现递归网络的近似替代，还可以吸收前向模型的优势，提高了 word-level PTB、character-level PTB 和 WikiText-2 等文本数据集的 bpc/perplexity 表现.

    Feb, 2020

  • 用于动作分割和检测的时序卷积网络

    介绍了一种新的 Temporal Convolutional Networks 模型，可用于对视频中动作的细粒度分割和检测，具有高效性和良好的表现。

    Nov, 2016

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    使用深度学习模型（如卷积神经网络和 Transformer）进行人类活动识别，研究表明特征融合对于改善活动识别系统的准确性和稳健性具有重要意义。使用 HuGaDB、PKU-MMD、LARa 和 TUG 数据集，PO-MS-GCN 和 Transformer 模型在准确性上进行了训练和评估，PO-MS-GCN 模型在效果上优于其他先进模型，并且特征融合在不同数据集上改善了结果。

    Jun, 2024

  • 一种基于 Wi-Fi 信道数据的人对人交互识别的前瞻性方法，采用注意力双向门控循环神经网络和 GUI 应用程序实现

    本文提出了一种基于 Wi-Fi 信号的人体移动监测技术，通过开发神经网络模型，能够识别人际交互行为并在实时环境下呈现监测结果。

    Feb, 2022

  • 时序卷积网络：行动分割的统一方法

    提出了一种统一的时间卷积网络方法，可以逐层捕捉低、中、高层次时间尺度上的关系，在三个公共操作分割数据集上以视频或传感器数据实现了优越或竞争性能，并且可以在较短时间内训练完成。

    Aug, 2016

  • 连续关注下理解和优化循环网络用于人类活动识别

    本文提出了两种基于注意力机制的深度神经网络模型，并添加连续性约束条件来提高模型的可理解性和精度，最终在三个数据集上获得了最新的结果，详细定性分析表明这些注意力机制与人类直觉相吻合。

    Oct, 2018

  • 利用自注意力进行可穿戴传感器数据的人类活动识别

    本文通过基于自注意力机制的神经网络模型，有效地解决了从身体穿戴传感器数据中提取人类活动的空间和时间序列信号依赖性识别的问题，并在四个流行的 HAR 数据集上进行了大量实验，获得了显著的性能改进。

    Mar, 2020