Vi presenterar en ny modell DRNET som lär sig lösa bildrepresentationer från video. Vårt tillvägagångssätt utnyttjar videons tidssammanhållning och en ny kontradiktorisk förlust för att lära sig en representation som faktoriserar varje ram till en stationär del och en temporalt varierande komponent. Den lösliga representationen kan användas för en rad olika uppgifter. Till exempel, att tillämpa en standard LSTM på tidsvariationskomponenterna möjliggör förutsägelse av framtida ramar. Vi utvärderar vår strategi på en rad syntetiska och verkliga videor, visar förmågan att konsekvent generera hundratals steg in i framtiden.
Denton m.fl. REF föreslogs för att utnyttja videofilmens tidssammanhållning och en ny kontradiktorisk förlust för att lära sig en löslig representation.
Unsupervised Learning of Disentangled Representations from Video
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}