Videoscen tolkning är utmanande på grund av följande två skäl: För det första är det icke-trivial att lära sig meningsfulla video representationer för att producera den temporalt konsekvent märkning karta; för det andra, en sådan inlärningsprocess blir svårare med otillräckliga märkta video utbildningsdata. I detta arbete föreslår vi en enhetlig ram för att ta itu med ovanstående två problem, vilket enligt vår kunskap är den första modellen att använda prediktiv funktionsinlärning i videoscenen tolkning. Den prediktiva funktionen lärande utförs i två prediktiva uppgifter: ram förutsägelse och prediktiv tolkning. Det är experimentellt bevisat att de inlärda prediktiva funktionerna i vår modell avsevärt kan förbättra videotolkningens prestanda genom att kombinera med det vanliga bildtolkningsnätverket. Det är intressant att lägga märke till att den prestandavinst som den prediktiva inlärningen medför nästan är kostnadslös, eftersom funktionerna lärs av en stor mängd omärkta videodata på ett oövervakat sätt. Omfattande experiment över två utmanande dataset, Cityscapes och Camvid, har visat vår modells effektivitet genom att uppvisa anmärkningsvärda förbättringar jämfört med väletablerade baslinjer.
REF föreslog att man skulle lära sig av omärkta videodata på ett oövervakat sätt genom en prediktiv inlärningsmodell för funktioner (PEARL).
Video Scene Parsing with Predictive Feature Learning
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}