svg文件报错处理

svg文件的报错是因为从eclipse导出到SVN后出现

解决办法:在<font-face></font-face>标签里面添加如下代码

 <font-face-src>  

    <font-face-name name="Glyphicons Halflings"/>  

</font-face-src>  


### CTR-GCN 的基本概念与实现 CTR-GCN 是一种结合图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 和时间序列建模的方法,广泛应用于动作识别等领域。它通过捕捉空间和时间上的特征来提高模型性能。 #### 1. 图卷积网络的基础 图卷积网络是一种用于处理图数据的深度学习方法。在 CTR-GCN 中,GCN 被用来提取节点之间的关系以及它们的空间特性[^2]。具体来说,图中的每个节点代表人体的一个关节,边则表示这些关节之间的连接关系。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers class GraphConvLayer(layers.Layer): def __init__(self, units): super(GraphConvLayer, self).__init__() self.units = units def build(self, input_shape): self.weight = self.add_weight( shape=(input_shape[-1], self.units), initializer="random_normal", trainable=True, ) def call(self, inputs, adjacency_matrix): support = tf.matmul(inputs, self.weight) output = tf.matmul(adjacency_matrix, support) return output ``` 上述代码展示了如何定义一个简单的图卷积层。`adjacency_matrix` 表示图的邻接矩阵,而 `inputs` 则是输入特征向量[^3]。 #### 2. 时间维度的建模 除了空间上的特征提取之外,CTR-GCN 还需要考虑时间维度的信息。这通常可以通过一维卷积或者循环神经网络完成。在一维卷积的情况下,可以利用滑动窗口的方式捕获时间序列的变化模式。 ```python def temporal_conv_layer(x, filters, kernel_size=9): conv_out = layers.Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, padding='same')(x) bn_out = layers.BatchNormalization()(conv_out) relu_out = layers.Activation('relu')(bn_out) return relu_out ``` 此函数实现了时间卷积操作,其中 `filters` 定义了输出通道数,`kernel_size` 控制感受野大小[^4]。 #### 3. 组合模块设计 CTR-GCN 将空间和时间两个部分结合起来形成完整的架构。一般会先执行一次图卷积得到当前帧内的空间关联性,再经过时间卷积获取跨多帧的时间动态变化。 ```python class CTGRCNBlock(tf.keras.Model): def __init__(self, graph_units, time_filters): super(CTGRCNBlock, self).__init__() self.graph_conv = GraphConvLayer(units=graph_units) self.time_conv = lambda x: temporal_conv_layer(x, filters=time_filters) def call(self, spatial_features, adj_mat): gcn_output = self.graph_conv(spatial_features, adj_mat) reshaped_for_time = tf.transpose(gcn_output, perm=[0, 2, 1]) tcnn_output = self.time_conv(reshaped_for_time) final_output = tf.transpose(tcnn_output, perm=[0, 2, 1]) return final_output ``` 这里展示了一个组合模块的例子,在实际应用中可能还需要加入跳跃连接等机制提升训练稳定性[^5]。 --- ###
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