För autonoma agenter att framgångsrikt verka i den verkliga världen, förmågan att förutse framtida scenstater är en nyckelkompetens. I verkliga scenarier blir framtida stater alltmer osäkra och multimodala, särskilt på lång sikt. Avhoppsbaserad Bayesiansk slutledning ger en beräkningsbar, teoretiskt välgrundad metod för att lära sig troliga hypoteser/modeller för att hantera osäkra framtider och göra förutsägelser som väl motsvarar observationer är väl kalibrerade. Men det visar sig att sådana metoder inte räcker till för att fånga komplexa verklighetsscener, till och med för att halka efter i exakthet jämfört med de enkla deterministiska tillvägagångssätten. Detta beror på att den använda log-likelihood uppskattningen avskräcker mångfald. I detta arbete föreslår vi en ny Bayesiansk formulering för att förutse framtida scentillstånd som utnyttjar syntetiska sannolikheter som uppmuntrar lärande av olika modeller för att korrekt fånga de framtida scenstaternas multimodala karaktär. Vi visar att vår strategi uppnår exakta toppmoderna förutsägelser och kalibrerade sannolikheter genom omfattande experiment för scenförutsägelse på Cityscapes datauppsättning. Dessutom visar vi att vårt tillvägagångssätt generaliserar olika uppgifter som siffergenerering och nederbördsprognoser.
Bhattacharyya m.fl. REF använder Bayesian inlärning för att modellera framtidens multimodala natur och direkt förutsäga framtida semantiska segmentering av körscener.
Bayesian Prediction of Future Street Scenes using Synthetic Likelihoods
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}