Vi föreslår en stark baslinjemodell för oövervakad funktionsinlärning med hjälp av videodata. Genom att lära sig förutsäga saknade ramar eller extrapolera framtida ramar från en ingångsvideosekvens upptäcker modellen både rumsliga och tidsmässiga korrelationer som är användbara för att representera komplexa deformationer och rörelsemönster. De modeller vi föreslår är till stor del lånade från språkmodellering litteratur, och anpassade till vision domänen genom att kvantifiera utrymmet för bild fläckar i en stor ordbok. Vi visar tillvägagångssättet när det gäller både en påfyllning och en generationsuppgift. För första gången visar vi att en sådan modell, efter träning på naturliga videor, kan förutsäga icke-triviala rörelser över korta videosekvenser.
För den visuella framtidsprognosen användes Recurrent Neural Network (RNN) för att förutsäga framtida ramar genom att lära sig videorepresentationen inspirerad av en språkmodelleringsmetod REF.
Video (language) modeling: a baseline for generative models of natural videos
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}