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.
Walker och Al. REF presenterar en villkorlig variantal autoencoder för att förutsäga banan för alla pixlar i en bild över en given tidsperiod.
An Uncertain Future: Forecasting from Static Images using Variational Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}