Dec, 2023

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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

    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%。

    May, 2023

  • 基于并行时空注意力的 TCN 模型用于多元时间序列预测

    该论文介绍了一种新的框架 PSTA-TCN，该框架将并行时空关注机制与轴承温网络相结合，从而达到了更长的记忆，并且使用并行计算大大缩短了训练时间，可以更好地用于多元时间序列预测任务。

    Mar, 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

  • 简化模型的卷积神经网络用于音标恢复

    本文研究比较了常用的双向 LSTM 和新型的 Acausal TCN 模型在阿拉伯语、约鲁巴语和越南语标音任务上的表现，研究结果表明 A-TCN 模型不仅表现优越，而且在运行速度上也更有效率。

    Dec, 2019

  • 深度概念级逐帧卷积神经网络用于动作定位

    本文提出了一种概念级别的时间卷积层（CTC），用于训练深度行动本地化神经网络，通过在每个概念上分别使用多个时间滤波器捕捉不同概念的共同时间模式，极大地丰富了表示能力，通过堆叠 CTC 层，提出了一种深度概念级别的时间卷积神经网络（C-TCN），在 THUMOS'14 上将 mAP (%) 从 42.8 提高到 52.1，相对提高了 21.7\%。

    Aug, 2019

  • 使用紧密连接的时间卷积网络进行唇语识别

    本研究提出了一种名为 DC-TCN 的方法，使用密集连接的时间卷积网络和轻量级的 Squeeze-and-Excitation 注意力机制来进行单词的唇语识别，取得了 88.36％和 43.65％的识别准确率，超越了其他基准方法，成为两个数据集的新的最先进技术。

    Sep, 2020

  • 面向 EEG 情感识别的时间感知混合注意力卷积及 Transformer 网络 (MACTN)

    提出了一种基于分层混合模型的情感识别方法 MACTN，该模型通过卷积神经网络 (CNN) 提取局部情感特征，通过 transformer 集成稀疏的全局情感特征，并利用通道注意机制识别最相关的通道，在实验中取得超过其他现有方法的分类准确度和 F1 分数，早期版本已赢得 2022 年世界机器人大赛情感 BCI 竞赛的决赛冠军。

    May, 2023

  • 粗到细的多分辨率时间卷积网络

    本文提出了一种新的带有多分辨率的粗到细结构解码器来处理序列断裂问题，使用多分辨率特征增强策略增强训练来提高对于不同时间分辨率的鲁棒性，同时提出了一个视频级别的行为损失来支持架构和鼓励序列的连贯性，在三个时间视频分割基准测试中打破了现有技术的记录。

    May, 2021