Temporal Convolutional Networks 时序卷积网络 学习笔记

最新推荐文章于 2025-03-04 22:54:00 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： TCN 时序卷积网络 papers 时序数据 源代码
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Neveer/article/details/94607199
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1.  Human Action Recognition using Factorized Spatio-Temporal Convolutional Networks    ICCV2015 

把时序数据的三维卷积分解成先2维空间卷积 （spatial convolutional layer）， 再1维的时间卷积（temporal convolutional layers）。

视频片段切割：剪裁数据增强，固定时间段切割。

Vdiff：时间相隔dt的画面之间的diff，以捕捉短程信息。与V的长程信息一起来预测。

ImageNet预训练：2-D空间卷积可以允许使用图片来进行预训练。

SCI based score fusion：多个结果不平均对待，给可信度最高的结果更高的权重来得到更好的结果。

可以参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/zzmshuai/article/details/84880257

2. Temporal Convolutional Networks for Action Segmentation and Detection   CVPR2017<

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TCN（时间卷积网络）详解
weixin_60727426的博客
01-11 2300
本文详细介绍了时间卷积网络的结构以及设计原理
Temporal Convolutional Networks for Action Segmentation and Detection论文阅读笔记
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10-11 3487
IEEE, 2016   现有的动作识别问题基本分为三种，（1）用滑动窗口来检测动作（2）用分段模型将视频分为多段再识别每段的动作（3）循环模型。（1）没有捕捉长范围的时序信息（2）没有考虑段间关系（3）关注范围有限且难以训练。   由此，作者提出了两种TCN模型： （1）ED-TCN：使用编码解码结构，只用了卷积、池化和上采样，但能够有效捕捉长范围的时序信息，并且层数相对较少，但每层包...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks
02-10
时空图卷积网络用于基于骨架的动作识别，Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition，2018年AAAI论文
回归预测 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多输入单输出回归预测
matlab_dingdang的博客
03-04 562
时间卷积神经网络 (Temporal Convolutional Network, TCN) 作为一种新兴的深度学习模型，凭借其在处理时序数据方面的独特优势，在各个领域取得了显著成果。与传统的循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 相比，TCN 具有并行化计算、梯度消失/爆炸问题的缓解、更长的有效记忆长度以及更灵活的感受野控制等优点，使其在时间序列分析和预测方面表现出优越的性能。
TCN（Temporal Convolutional Network，时间卷积网络）
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weixin_39910711的博客
05-10 10万+
1 前言 实验表明，RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。 在实际应用中，RNN 在内部设计上存在一个严重的问题：由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理，特别是在 RNN/LSTM 对文本进行双向处理时。这也意味着 RNN 极度地计算密集，因为在整个任务运行完成之前，必须保存所有的中间结果。 ...
时域卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）
z2014z的博客
04-13 1万+
TCN基本结构 时域卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）由Shaojie Bai et al.在2018年提出的，可以用于时序数据处理，详细内容请看论文。 1.因果卷积（Causal Convolution） [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-28ptyiiH-1618306487421)(https://www.programmersought.com/images/924/23daba19db5473ff38fb97
论文学习（二）---Temporal Convolutional Network （TCN）
qq_41120234的博客
07-26 3655
关于《An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling》论文的学习参考博客网址。 1.https://fuhailin.github.io/Temporal-Convolutional-Network/ 2.https://blog.youkuaiyun.com...
图示时序卷积网络(Temporal Convolutional Networks)结构与过程
weixin_42410798的博客
05-19 5898
卷积网络(Convolutional Neural Network, CNN)过去广泛应用于图像领域, 最近有工作发现, 经过改造的 CNN 可以高效完成序列(sequence)建模与预测. 本文详细说明了时序卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)中的基本块(block)结构, 并且借助开源时间序列预测库 Darts, 用 TCN 实现在真实数据集上的准确预测.
深度学习-视频行为识别：论文阅读——双流网络（Two-stream convolutional networks for action recognition in videos）
zhe470719的博客
12-09 1万+
这里写目录标题视频的行为识别two-stream(双流)主要贡献算法介绍双流模型结构光流卷积网络 论文地址：ttp://de.arxiv.org/pdf/1406.2199 视频的行为识别 参考链接：视频的行为识别 使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支： 分别是two-stream(双流)方法，C3D方法以及CNN-LSTM方法。 本文将从算法介绍、算法架构、参数配置、训练集预处理、算法优势及原因、运行结果六个方面对每种算法进行阐释，并对每一个分支的算法集合总结自己的心得。本文暂
6、利用三维卷积网络学习时空特征---学习笔记
qq_53453329的博客
11-03 475
一种简单而有效的时空特征学习方法，使用在大规模监督视频数据集上训练的深度3维卷积网络(3D ConvNet)。发现有三个方面:1)与2D ConvNet 相比，3D ConvNet更适合时空特征学习;2)所有层均具有小型333卷积核的同构架构是3DConvNet 性能最佳的架构之一;3)我们学习的特征,即C3D(卷积3D)，具有简单的线性分类器，在4个不同的基准上优于最先进的方法，并且在其他2个基准上与当前最佳方法相当。
时序动作定位的图卷积网络论文学习笔记
JYHlong的博客
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Graph Convolutional Networks for Temporal Action Localization论文学习笔记 在读本文之前，首先看一下什么叫做Temporal Action Detection，即时序行为检测。 任务目的：给定一段未分割的长视频，算法需要检测视频中的行为片段，包括其开始时间，结束时间以及类别。 任务特点与难点：时序行为检测和目标检测可以类比起来看：acti...
Spatio-temporal_Graph_Convolutional_Neural_Network.pdf
03-31
Spatio-temporal Graph Convolutional Neural Network: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting Bing Yu
TCN(Temporal Convolutional Network)时间卷积网络
酒酿小圆子呀～
05-17 355
参考资料：TCN(Temporal Convolutional Network)时间卷积网络pytorch实战
TCN 时序卷积网络 （temporal convolutional network）【因果卷积、空洞卷积】
IN year
01-10 8076
因果卷积保证了在任何时间点t，输出只依赖于时间点t及其之前的输入，而不依赖于t之后的输入。具体地说，假设我们有一个一维的输入序列和一个大小为k的卷积核，为了实现因果卷积，我们可以在序列的开始处填充k-1个零，然后进行标准的卷积操作。最初的提出是为了解决图像分割的问题，常见的图像分割算法通常使用池化层和卷 积层来增加感受野，同时也缩小了特征图尺寸，然后利用上采样还原图像尺寸，特征图缩小在放大的过程造成了精度上的损失，因此需要一种操作可以在增加感受野的同时保持特征图的尺寸不变，从而代替下采样和上采样操作。
TCN（Temporal Convolutional Networks）详解
weixin_57726558的博客
08-08 3万+
文章介绍了一种时序预测算法TCN（时域卷积网络）利用因果卷积和残差模块等，使得模型能更好的捕捉时序数据局部依赖关系以及稳定的梯度传播，与RNN相比有不同的优缺点；文中还对一维卷积做了简单介绍，以便初学这能更好的学习和了解，并附带详细代码示例。
Temporal Convolutional Network (TCN) 实现与讲解
PeterClerk的博客
12-15 735
Temporal Convolutional Network (TCN) 实现与讲解
神经网络7-时间卷积神经网络
qq_41914036的博客
03-04 4528
时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network，TCN）是一种具有时序特性的卷积神经网络，由Lea等人于2016年首次提出，起初应用于视频里动作的分割，后逐渐拓展到了一般性时序领域。TCN将一维全卷积网络、因果卷积和膨胀卷积结合在一起，具有稳定性更高，求解速度更快等优点。
TCN时间卷积网络-处理时间序列数据的网络结构
buziran的专栏
02-24 1万+
Temporal Convolutional Network   Causal Convolutions 灵活的感受视野 比如改变卷积核的参数，容易控制模型的记忆大小； Receptive field Receptive field = nb_stacks_of_residuals_blocks * kernel_size * last_dilation. If a T...
史上最详细 Lipreading using Temporal Convolutional Networks 环境配置
想到好名再改的博客
11-03 7087
唇语识别是目前人工智能领域比较热门的应用之一，本文将在之后的内容中介绍2020年英文词汇级唇语识别在LRW(Lir Reading in the Wild)数据集以及LRW-1000两个数据集上实现SOTA的项目github，下面是论文地址Lipreading using Temporal Convolutional Networks 文章目录0.介绍1.下载项目源代码2.环境配置1.pytorch2.其他库3.模型下载4.数据集准备5.进行测试 0.介绍 该项目中实现唇语识别的过程主要步骤 将人
Temporal Convolutional Networks (TCN)的网络结构
最新发布
03-13
### Temporal Convolutional Networks (TCN) 架构 TCN是一种强大的深度学习架构，能够处理任意长度的输入序列并生成相应长度的输出序列[^1]。这种特性使得TCN在网络中可以利用非常深远的历史数据来进行预测。 #### 膨胀卷积与残差连接 为了实现这一目标，TCN采用了膨胀卷积（Dilated Convolutions）以及残差层（Residual Layers）。膨胀卷积允许网络在不增加参数数量的情况下扩大感受野，从而覆盖更长时间范围内的上下文信息。而残差连接则有助于构建更深的网络结构，缓解梯度消失问题，提高训练效率和效果。 ```python import torch.nn as nn class TCNBlock(nn.Module): def __init__(self, n_inputs, n_outputs, kernel_size, stride, dilation, padding, dropout=0.2): super(TCNBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(n_inputs, n_outputs, kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(n_outputs) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.net = nn.Sequential(self.conv1, self.bn1, nn.ReLU(), self.dropout1) self.downsample = nn.Conv1d( n_inputs, n_outputs, 1) if n_inputs != n_outputs else None self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): out = self.net(x) res = x if self.downsample is None else self.downsample(x) return self.relu(out + res) ``` 此代码片段展示了如何定义一个基本的TCN模块，其中包括了膨胀卷积操作及其后的批标准化、激活函数应用及dropout机制来防止过拟合现象的发生。此外还实现了跳跃链接以支持深层网络的学习过程。 #### 时间维度上的滑动窗口 不同于传统的RNN系列模型依靠递归单元间的状态传递来捕捉时间动态特征的方式，TCN则是通过沿着时间轴方向移动的小型局部滤波器——即所谓的“滑窗”——提取模式。这种方法不仅简化了计算流程而且提高了并行化程度，在实际应用场景下往往能带来更好的性能表现[^3]。
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