spatial-temporal correlations | BriefGPT

关键词spatial-temporal correlations

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AAAI基于深度多视角通道级时空网络的交通流量预测
准确预测交通流量对于公共安全和智能交通系统等应用至关重要，本文通过提出一种名为多通道时空网络（MVC-STNet）模型的深度学习方法来解决多通道交通流预测的问题，该模型考虑了不同交通观测对交通流预测的不同影响，并在实验中取得了比现有方法更好
PDF2 months ago
探索基于 PDE 的点云视频表示学习模型
基于 PDE 求解的方法用于解决影响时间信息的空间点的变化，从而提高点云视频的表示学习。Motion PointNet 结合了 PointNet 相似的编码器和 PDE 求解模块，在 MSRAction-3D 数据集上取得了 97.52%
PDF3 months ago
交通预测中的延迟效应揭示：来自时空延迟微分方程的视角
提出一种神经时空延迟微分方程模型（STDDE）进行交通流预测，该模型结合了延迟效应和连续性，通过明确地建模时空信息传播中的时间延迟，设计了可学习的交通图时延估计器，并提出了连续输出模块，从而实现在不同频率下准确预测交通流的灵活性和适应性。
PDF5 months ago
高效云边协同推断之物体重新识别
通过云 - 边缘协作处理范例，我们提出了一种分布感知的相关建模网络（DaCM），用于重新识别系统，将希望的图像尽快返回云服务器，通过学习建模实例之间的时空关联性。我们的方法明显减少传输开销并显著提高性能。
PDF6 months ago
EdgeConvFormer：多变量时序异常检测基于动态图卷积神经网络和 Transformer
基于 Transformer 的 EdgeConvFormer 模型能够从多变量时间序列数据中学习空间 - 时间关联，并在不同尺度的真实世界数据集上实现比现有方法更好的异常检测性能。
PDF7 months ago
从谱定理到统计独立性及其在系统辨识中的应用
高维随机动力系统中，系统识别的关键是通过观察到的轨迹对系统进行状态转移矩阵估计。由于空间 - 时间相关性，当动力系统具有一个不同的特征值且失配度为 n-1 时，可能导致维度的诅咒问题。通过最小二乘回归处理这些发现来进行误差分析。
PDF9 months ago
CVPR通过对比损失和多数据集训练方法在 VSPW 数据集上进行语义分割
本文针对视频语义分割问题，探究利用对比损失增强时空相关性，以及多数据集训练对模型的影响，并将两种模型的输出进行聚合，最终在 VSPW 数据集上达到了 65.95% mIoU 的性能，在 CVPR 2023 的 VSPW 挑战上取得了第一名。
PDFa year ago
ECCV学习长期时空图以进行活跃说话者检测
本文提出了 SPELL，一种新的空间时序图学习框架，通过对每个视频帧中的人员建立节点、建立连接来将复杂任务如活跃扬声器检测转化为节点分类任务，实现了对所有节点的长时间上下文推理，显式地利用了空间和时间结构，明显提高了检测性能，且所需的计算和
PDF2 years ago
交通流预测的自适应图空时转换网络
该论文提出了一种基于自适应图形时空网络和 Transformer 的交叉空间时间注意力机制，在流量预测上的实验结果表明其具有更优秀的性能。
PDF2 years ago