spatial-temporal | BriefGPT

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联邦气象预测的时空提示学习
通过搭建一个基于联邦学习的时空气象数据预测分析框架，本研究在一个去中心化的环境下建立了一个空间 - 时间的气象数据模型，实现了低成本、高效率、安全共享的监督学习和知识融合。在共享大型的融合模型同时，每个参与者还可根据不同的地理位置获取个性化
PDFa year ago
ICCV音视频领导者 - 追随者注意力融合的连续情感识别
本文提出一种视听空间时域深度神经网络，其中包括预训练的二维 - CNN 和几个平行 TCNs，同时利用视听信息，通过跨验证来充分利用数据和缓解过度拟合，并使用交界面关注机制来强调视觉模态和利用嘈杂的听觉模态。在测试集中，本文的方法在 val
PDF3 years ago
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。
PDF4 years ago
AAAI实现大规模未标注视频中全监督人脸对齐
本文提出了一种空间 - 时间关系推理网络 (STRRN) 的方法，用于研究视频中全方位监督的人脸对齐问题，该方法利用大规模无标注视频和可用的带标注数据生成辅助训练注释，自动推理人脸关键点间的关系以稳定面部跟踪，实验结果证明其性能优于现有的大
PDF5 years ago
学习基于能量的时空生成性卷积神经网络以获取动态模式
使用能量基础的时空生成 ConvNet 建立一个概率分布模型，可用于学习和合成存在于视频序列中的动态纹理和运动模式，该模型可从不完整的训练序列中学习和完成动态模式，并具有较好的生成能力。
PDF5 years ago
CVPR通过时空能量压缩学习图像和视频压缩
本文提出了一种使用卷积自编码器进行图像压缩并将其推广至视频压缩的架构，通过在编码器和解码器的两个端口添加插值循环，将空时能量压缩实现到了图像和视频压缩上。作者还提出了一种在损失函数中添加基于空间能量压缩的惩罚项的方法，以实现更高的图像压缩性
PDF5 years ago
AAAI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。
PDF6 years ago