Abstrakt. När man får en enda bild av videon, kan människor inte bara tolka innehållet i scenen, men också de kan förutsäga den närmaste framtiden. Denna förmåga drivs främst av deras rika förkunskaper om den visuella världen, både när det gäller (i) dynamiken hos rörliga agenter, samt (ii) den semantiska scenen. I detta arbete utnyttjar vi samspelet mellan dessa två nyckelelement för att förutsäga scenspecifika rörelsemönster. Först, vi extrahera patch deskriptorer som kodar sannolikheten för att flytta till angränsande patcher, och sannolikheten för att vara i just patch eller ändra beteende. Sedan introducerar vi ett dynamiskt Bayesian Network som utnyttjar denna scen specifik kunskap för bana förutsägelse. Experimentella resultat visar att vår metod kan exakt förutsäga banor och överföra förutsägelser till en ny scen som kännetecknas av liknande element.
Arbetet REF föreslår att man extraherar lappdeskriptorer som kodar sannolikheten för att flytta till angränsande patchar och sedan använder ett dynamiskt Bayesian Network för scenförutsägelse.
Knowledge Transfer for Scene-specific Motion Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}