CVPR 2016 Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs 论文解读

最新推荐文章于 2025-05-26 16:03:24 发布
最新推荐文章于 2025-05-26 16:03:24 发布
阅读量2.8k 收藏 11
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： Deep Learning CVPR Human motion prediction
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/UniSerj/article/details/81301363
论文介绍了Structural-RNN模型，它基于时空图来捕捉人体与环境物体间的关联，用于人体运动预测。模型在mocap数据集上的实验表明，它能有效地进行短期预测，并且通过共享因子减少了参数数量，提高了泛化能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

论文: Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs

论文地址: https://arxiv.org/pdf/1511.05298.pdf

作者提出一种基于st-graph的RNN混合模型Structural-RNN（S-RNN），该模型特点是捕捉人体与周围环境中物体之间的相关性从而对人物未来的运动对预测。不用于其他模型针对mocap数据集进行学习，S-RNN还适用于对于真实环境下的数据学习，例如视频或图片。这里将重点讨论针对mocap数据集的训练以及效果。

Table of Contents（目录）

Background （论文背景）

Spatio-temporal graph

Factor graph parameterization

Sharing factors

Methodology（实现方法）

Network Structure（模型结构）

Training（训练）

Experiments（实验）

Experiments detail（实验细节）

Experiments results（实验结论）

Summary（总结）

Background （论文背景）

Spatio-temporal graph

st-graph

Spatio-temporal graph是S-RNN模型的基础，它是一种用于描述高层级时空关系结构的工具，图中的结点代表了问题的元素，边代表了它们之间在时间和空间上的联系。如图中人物与两个关键物体。

Factor graph parameterization

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
UniSerj
关注
学习笔记--Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs
Giving_Kore的博客
01-03 2057
论文链接：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Jain_Structural-RNN_Deep_Learning_CVPR_2016_paper.pdf Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs [–Ashesh Jain, etc…...
CVPR2016Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal _trained_models-002.zip
07-21
2016年的CVPR会议上，一篇名为“Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs”的研究论文引起了广泛讨论。该论文提出了一种新的深度学习框架，即结构递归神经网络（Structural-RNN），用于处理时空...
Deep Learning on Graphs
10-05
图卷积神经网络简述，Graph Signal Processing with Applications to 3D Clouds of Points and Neuroscience
Deep Learning 论文解读——Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks
weixin_30666753的博客
06-21 149
博客地址：http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/5602254.html 新浪微博：http://weibo.com/u/2786597434 欢迎多多交流~ Main Idea 这篇论文的工作是讲 RNN 应用到推荐系统中，想法在于把一个 session 点击一系列 item 的行为看做一个序列，用来训练一个 RNN 模型。在预测阶段，把 sessi...
什么是时空学习(Spatiotemporal Learning)
最新发布
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
05-26 1159
Transformer和GNN的结合，以及自监督学习的助力，使得模型能够从海量的、多样的、甚至无标签的时空数据中学习到深刻的规律。正如我们之前讨论的，时空学习的核心在于让AI模型同时理解和处理空间信息（“是什么，在哪里”）和时间信息（“如何变化”）。无论原始数据是什么样的，最终都需要转换成模型可以处理的数值形式（通常是张量或图结构），并且保留其空间和时间的内在联系。它让AI能够更好地理解和预测动态的、复杂的世界，并在视频分析、自动驾驶、气象预测等众多领域发挥关键作用。，顾名思义，就是让AI模型像我们一样，
时空图学习笔记：Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs
zcsdn1996的博客
10-18 6297
论文链接：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Jain_Structural-RNN_Deep_Learning_CVPR_2016_paper.pdf 此为原创笔记，如需转载请注明 时空图和结构化RNN: st-graph and str...
图深度学习 Deep Learning on Graph
热门推荐
明远
01-23 1万+
深度学习在图上的应用 Zhang Z , Cui P , Zhu W . Deep Learning on Graphs: A Survey[J]. 2018. 深度学习在大量领域表现出明显的效果，无论是语音，图像，还是自然语言处理。但是由于图结构数据具有独特的属性，深度学习并不是自然的适用。最近，在这个方向进行了大量的研究极大地促进了图分析技术。调研了可以应用于图的不同种类深度学习方法，主要...
CVPR2016Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal _trained_models-001.zip
07-21
在2016年的CVPR会议上，一项名为“Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs”的研究引起了广泛讨论。这项工作主要探讨了如何在时空图结构上应用递归神经网络（RNN），以解决复杂的数据序列建模问题...
CVPR2016 Structural-RNN深度学习时空图数据集介绍
标题中提到的“CVPR2016Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal”指的是一篇在计算机视觉与模式识别会议上发表的论文，论文标题包含了“Structural-RNN”以及“Spatio-Temporal”两个关键词。这些关键词...
【GNN综述3】Deep Learning on Graphs: A Survey
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
05-02 5381
转载LemonQC 论文Deep Learning on Graphs: A Surveypaper 翻译见123 引言： 图神经网络作为一种愈发火热的机器学习技术，在很多的领域展现出了独特的作用力。本人在研一的主要研究方向是 服务机器人云服务平台的研究及智能调度算法的研究，趁着新冠肺炎期间，在家利用接近一个月的时间内，研究了图神经网络相关的基础内容，同时复现一些经典的算法，...
《Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting》
baidu_41300735的博客
08-14 931
《Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting》论文阅读笔记 摘要：及时准确的交通预测对于城市交通控制与指导至关重要。由于交通流量的非线性和复杂性，传统方法满足不了中长期预测任务的条件且经常忽略时间相关性和空间相关性。在本文中，我们提出了一个深度学习框架Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks (STGCN) 以解
RNN知名论文
09-09
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks.pdf
深度学习RNN 经典论文69篇，包含LSTM应用，LSTM综述，RNN应用，RNN综述
03-29
该文件为自己收集整理的关于深度学习RNN 经典论文69篇，包含LSTM应用，LSTM综述，RNN应用，RNN综述。
双向RNN原始论文
08-07
双向RNN原始论文
深度学习在时空数据的应用
jzwei023的博客
03-11 4342
什么是时空数据（Spatio-Temporal Data, ST） 在论文Deep learning for Spatio-Temporal Data Mining: A Survey中，将时空数据分成以下几种类型： 1）事件数据 事件数据包括在地点和时间发生的离散事件（例如城市中的犯罪事件和交通网络中的交通事故事件）。通常，事件的特征可以是点的位置和时间，分别表示事件发生的位置和时间。例如，犯罪事件的特征可以是这样的元组（ei，li，ti），其中ei是犯罪类型，li是犯罪发生的地点，ti是犯罪发..
2020deep learning on Graphs:a survey被200
baozhiqiangjava的博客
11-06 300
摘要 深度学习已被证明在从声学，图像到自然语言处理的许多领域都取得了成功。但是，由于图的独特特性，将深度学习应用于普适的图数据并非易事。最近，大量研究工作致力于将深度学习方法应用于图形，从而在图形分析技术方面取得了有益的进步。在本次调查中，我们全面回顾了图上不同类型的深度学习方法。基于现有模型的模型架构和训练策略，我们将其分为五类：图形递归神经网络，图形卷积网络，图形自动编码器，图形强化学习和图形对抗方法。我们 然后主要通过遵循它们的发展历史，以系统的方式对这些方法进行全面的概述。我们还分析了不同方法的差
图深度学习(deep learning on graphs)第五章阅读笔记
ptxx_p的博客
07-23 642
Graph Neural Networks 一、introduction GNN将深度神经网络应用到图结构上去。GNN可以大致被用于解决node-focused 和graph-focused tasks。对于node-focused task，GNN更注重于学习每个节点的良好的特征，对于graph-focused task，GNN更注重于全图的表示学习。GNN学习节点特征的过程可能会影响到节点特征以及图的结构。将input为节点特征和图结构，output为新的节点的特征的过程简要概括为图卷积操作(graph
RNN资源博客 Recurrent Neural Network的经典论文、代码、课件、博士论文和应用汇总
slamer的专栏
11-07 4126
Awesome Recurrent Neural Networks A curated list of resources dedicated to recurrent neural networks (closely related todeep learning). Maintainers -Jiwon Kim,Myungsub Choi We have pages for othe
图深度学习(deep learning on graphs)第一章阅读笔记
ptxx_p的博客
07-16 577
chap 1 : introduction 节点特征表征的挖掘有两种方法： 特征工程（feature engineering）–手工； 特征学习（feature learning）–自动； 重点关注feature learning on graphs，包含两种方法： 图上的特征选择（去除不相关or冗余的节点特征）； 图上的表示学习representation learning on graphs（用于生成节点的特征集）； 图上的特征选择：很多时候我们需要重点关注部分信息，而不是关注全部信息；传统的特征选择
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值