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spatial-temporal interactions
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具有泛化能力的隐式神经表示作为通用的时空交通数据学习器
基于时空隐式神经表示的通用交通数据学习器，通过将交通数据参数化为隐式神经表示的形式，利用坐标为基准的神经网络对高频结构进行编码，将可变性分解为各个独立的过程，使用谱嵌入技术实现在传感器图中的建模，以连续表示的方式，统一输入来建模多样的交通数
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21 days ago
模拟到真实的因果转移：一种基于度量学习的因果感知交互表示方法
研究了多智能体问题中相邻智能体之间的空间 - 时间相互作用建模，从计算形式主义到实际应用深入探讨了这些模型对智能体相互作用背后因果关系的认知程度，提出了一种度量学习方法来规范潜在表征和因果注释，实验证明该方法提高了因果认知度并具有更强的分布
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7 months ago
ICCV
GroupFormer: 带有空间 - 时间聚类 Transformer 的群体活动识别
本文引入 GroupFormer 网络解决团体动作识别中空间 - 时间交互作用的问题，采用聚类的空间 - 时间变换器动态地将个体群组化，模型个体和群组的特征，融合了空间 - 时间背景上下文信息。实验结果表明该模型优于现有状态的方法。
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3 years ago
TransMOT: 面向多目标跟踪的时空图形变换器
本文提出一种名为 TransMOT 的解决方案，利用强大的图形转换器来有效建模目标的空间和时间互作用，通过将轨迹作为一组稀疏加权图来排列跟踪对象的轨迹，并构建基于图形的空间图形变换器编码器层、时间变换器编码器层和空间图形变换器解码器层。Pr
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3 years ago
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