技术标签： 时序卷积网络 深度学习 源代码 papers TCN 时序数据
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.csdn.net/zzmshuai/article/details/84880257
2. Temporal Convolutional Networks for Action Segmentation and Detection CVPR2017
EncoderDecoder TCN
Dilated TCN
结合了causal convolution, residual connection 和 dilation convolution.
参考博客：https://juejin.im/entry/5b04dac96fb9a07ab979d665/
3. An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling
4. Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting IJCAI2018
论文3作者提供的pytorch版本：https://github.com/locuslab/TCN
keras版本：https://github.com/philipperemy/keras-tcn
Tensorflow版本：https://github.com/Baichenjia/Tensorflow-TCN
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