Abstrakt. I detta dokument presenterar vi en anpassning av sekvens-till-sekvens-modellen för strukturerad utdata förutsägelse i vision uppgifter. I denna modell utdatavariablerna för en given ingång förutsägs sekventiellt med hjälp av neurala nätverk. Förutsägelsen för varje utdatavariabel beror inte bara på indata utan också på tidigare förutsedda utdatavariabler. Modellen tillämpas på rumsliga lokaliseringsuppgifter och använder konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att bearbeta indatabilder och en flerskalig dekonvolutionell arkitektur för att göra rumsliga förutsägelser vid varje steg. Vi undersöker effekten av viktdelning med en återkommande kopplingsmatris mellan på varandra följande förutsägelser, och jämför den med en formulering där dessa vikter inte är bundna. Obundet vikter är särskilt lämpade för problem med en fast storlek struktur, där olika klasser av output förutspås i olika steg. Vi visar att kedjade förutsägelser uppnår toppresultat på mänskliga pose uppskattning från enstaka bilder och videor.
REF beskriver en återkommande neurala nätverk (RNN) arkitektur tillämpas på sekventiella videoramar.
Chained Predictions Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}