I många datorseende applikationer, maskiner kommer att behöva resonera bortom nuet, och förutsäga framtiden. Denna uppgift är utmanande eftersom den kräver att man utnyttjar omfattande allmängiltig kunskap om världen som är svår att skriva ner. Vi anser att en lovande resurs för att effektivt få denna kunskap är genom de enorma mängder lätt tillgänglig omärkt video. I detta dokument presenterar vi ett storskaligt ramverk som utnyttjar temporal struktur i omärkt video för att lära sig att förutse både åtgärder och objekt i framtiden. Nyckeltanken bakom vår strategi är att vi kan träna djupa nätverk för att förutsäga den visuella representationen av bilder i framtiden. Vi validerar experimentellt denna idé på två utmanande "i det vilda" videodataset, och våra resultat tyder på att lärande med omärkta videor avsevärt hjälper prognostiserade åtgärder och förutse objekt.
I REF föreslogs ett nätverk för djup regression för att förutsäga representationer av framtida ramar.
Anticipating the future by watching unlabeled video
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}