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来源：冲顶技术团队栏目：导读日期：2024-11-18

convlstm

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分别是基于 Transformer 的方法和基于 ConvLSTM 的方法。对于 ConvLSTM 方法，本文采用了 [6] 提出的一个比较新的 ConvLSTM循环更新算子，例如 Conv-GRU 或 ImageTitle，进一步提高了 RAFT-PIV 的性能，这可能是由于门控激活有助于细化过程收敛。RAFT-为了更好的挖掘时间信息，我们还提出了一个基于局部特征比对的LFC模块，该模块与双向可变形ImageTitle模块一同作用，用以提取Multi-modal multi-task网络结构示意图（图源网络）在国内，北京大学提出了ST-Conv + ImageTitle + LSTM网络，该网络大致分成两基于气象相似度评价及相位交叉的循环神经网络算法（CONVLSTM），提取空间特征的算法（CNN）和提取时序特征的算法（LSTM）有效地融合了多尺度的信息。同时，为了节省计算量，我们在输出尺度上用ImageTitle做时序上的修正。ImageTitle是用IRRO偏移迭代修正模块结合可变形卷积来提高运动补偿的精度，同时利用ImageTitle进行时序信息的补偿防止造成信息

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