Abstrakt. I en viss scen kan människor ofta lätt förutsäga en uppsättning omedelbara framtida händelser som kan inträffa. Men, generaliserade pixelnivå förväntan i datorseende system är svårt eftersom maskininlärning kämpar med tvetydigheten inneboende i att förutsäga framtiden. I denna uppsats fokuserar vi på att förutsäga den täta banan av pixlar i en scen - vad som kommer att röra sig i scenen, där det kommer att resa, och hur det kommer att deformera under loppet av en sekund. Vi föreslår en villkorlig variantal autoencoder som en lösning på detta problem. I denna ram, direkt slutsats från bilden formar fördelningen av möjliga banor, medan latenta variabler koda all nödvändig information som inte finns i bilden. Vi visar att vår metod framgångsrikt kan förutsäga händelser i en mängd olika scener och kan producera flera olika förutsägelser när framtiden är tvetydig. Vår algoritm är tränad på tusentals olika, realistiska videor och kräver absolut ingen mänsklig märkning. Förutom icke-semantiska åtgärdsförutsägelser finner vi att vår metod lär oss en representation som är tillämplig på semantiska visionsuppgifter.
Dense banor av pixlar förutspås från en enda bild med hjälp av CVAE i REF, medan vi fokuserar på att förutsäga långsiktiga beteenden av flera interagerande medel i dynamiska scener.
An Uncertain Future: Forecasting from Static Images using Variational Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}