Abstrakt. Att förutse framtida händelser är en viktig förutsättning för intelligent beteende. Videoprognoser har studerats som en proxyuppgift mot detta mål. Nyligen arbete har visat att för att förutsäga semantisk segmentering av framtida ramar, prognos på semantisk nivå är mer effektivt än prognos RGB ramar och sedan segmentering dessa. I detta dokument överväger vi det mer utmanande problemet med framtida exampelsegmentering, som dessutom segmenterar ut enskilda objekt. För att hantera ett varierande antal utmatningsetiketter per bild, utvecklar vi en prediktiv modell i utrymmet för fasta storlekskonvolutionella funktioner i Mask R-CNN instans segmentering modell. Vi använder "detektionshuvudet" av Mask R-CNN på de förutsedda funktionerna för att producera instanssegmentering av framtida ramar. Experiment visar att detta tillvägagångssätt avsevärt förbättrar över starka baslinjer baserade på optiskt flöde och återanvända instanssegmenteringsarkitekturer.
I ett annat arbete, Luc et al. REF utvecklade en prediktiv modell med fasta funktioner i Mask R-CNN för framtida segmentering.
Predicting Future Instance Segmentation by Forecasting Convolutional Features
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}