时空卷积相关论文
高档数控机床作为智能制造装备和国防军工装备等领域的重要加工设备,其加工精度及其一致性对保证产品质量极其重要。影响数控机床......
深度学习是机器学习领域中的一个研究方向,是一种以复杂神经网络为基础架构,学习数据的内在规律和表示特征的算法。深度学习使计算......
由于步态识别的准确率会受到外部因素的影响,例如拍摄角度、行人穿着以及携带包的状态变化等,所以提出基于时空卷积的步态识别算法......
为了使图表示学习得到的嵌入向量对节点和边不断变化的动态图具有很好的信息表征能力,提出一种动态图卷积神经网络模型(DyGCN),将......
期刊
针对视频监控异常行为检测中行为特征提取不充分且检测效率低的问题,提出一种基于无监督的时空卷积自编码异常检测方法。首先对视......
针对现有端到端自动驾驶模型输入数据类型单一导致预测精确度低的问题,选取RGB图像、深度图像和车辆历史连续运动状态序列作为多模......
视觉特征提取与特征表达方法在图像分类及识别中十分重要,从特征学习和特征表达角度出发,提出一种基于改进堆叠独立子空间分析模型......
现有深度学习方法在对时间序列预测时,未充分考虑空间依赖性,且长期预测的准确率也较低.针对此问题,提出一种融合时间序列分解策略......
为了解决网络中节点设备异常检测、智能运维、根因分析等问题,针对链路时延、网络吞吐率、设备内存使用率等时序数据,提出了一种基......
