發(fā)簡信
IP屬地：重慶
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總結(jié)
VIDEO (LANGUAGE) MODELING: A BASELINE FOR GENERATIVE MODELS OF NATURAL V...
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解決的問題
難點(diǎn)： 1、模型必須理解如何傳播運(yùn)動以及處理遮擋。 2、短期預(yù)測：從模型改進(jìn)（從預(yù)測像素值改為預(yù)測動作） 3、模糊：從代價函數(shù)改進(jìn)（加入GAN）...
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9/30
計劃：上午調(diào)試prednet的代碼，完成refine net的訓(xùn)練，以及多幀的訓(xùn)練。 下午： 看有關(guān)光流估計的paper， 以及在Caltech...
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GENERALIZABLE FEATURES FROM UNSUPERVISED LEARNING
問題：無監(jiān)督學(xué)習(xí)到的特征更好的泛化到監(jiān)督訓(xùn)練分布之外的樣例上。 任務(wù)：通過視頻預(yù)測，將預(yù)測的幀作為分類器的輸入，從而提高行為預(yù)測的精度。 通過視...
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Hybrid Learning of Optical Flow and Next Frame Prediction to Boost Optical Flow in the
問題：CNN-based光流預(yù)測在合成的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但是在真是的場景中表現(xiàn)不好 方法：訓(xùn)練中加入真實數(shù)據(jù)，進(jìn)行自監(jiān)督的視頻預(yù)測任務(wù)。 改進(jìn)方...
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Dual Motion GAN for Future-Flow Embedded Video Prediction
問題： 視頻預(yù)測需要捕捉：1、pixe-wise appearance. 2、motion change。然而現(xiàn)在的方法并不對pixel-wis...
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Pose Guided Person Image Generation
1、給定兩幀的關(guān)節(jié)點(diǎn)位置信息，學(xué)習(xí)到類似光流的轉(zhuǎn)換，應(yīng)用到第一幀的圖像上，生成下一幀？ 2、身份信息并沒有保留？ 生成過程：通過合理地表示生成的...
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Predicting Deeper into the Future of Semantic Segmentation任務(wù): 預(yù)測未來幀的場景分割，給定視頻幀的輸入序列，預(yù)測未觀察到的幀的場景圖。 動機(jī)： 預(yù)測像素值與預(yù)測高層次的場景相比過于復(fù)雜，然而后者對于大...
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DEEP PREDICTIVE CODING NETWORKS FOR VIDEO PREDICTION AND UNSUPERVISED LEARNING編碼-解碼框架不同于： 1、先解碼再編碼。 2、每次對groundtruth和預(yù)測的幀之間的差進(jìn)行編碼，進(jìn)行下一次預(yù)測。 3、多幀預(yù)測時對相鄰兩...