I detta dokument presenteras en strategi för att förutse framtida platser för mänskliga händer och föremål. Med tanke på en bildram är målet att förutsäga närvaro och plats för händer och objekt i den framtida ramen (t.ex. 5 sekunder senare), även när de inte är synliga i den aktuella ramen. Nyckelidén är att 1) en mellanrepresentation av en konvolutionell objektigenkänningsmodell abstracts sceninformation i sin ram och att (2) vi kan förutsäga (dvs regress) sådana representationer som motsvarar de framtida ramar baserade på den nuvarande ramen. Vi utformar en ny två-ströms konvolutionella neurala nätverk (CNN) arkitektur för videor genom att utöka den state-of-the-art convolutional objekt detektion nätverk, och presentera ett nytt helt convolutional regressionsnätverk för att förutsäga framtida scen representationer. Våra experiment bekräftar att en kombination av den regresserade framtida representationen med vårt detekteringsnätverk möjliggör tillförlitlig uppskattning av framtida händer och objekt i videor.
Fläkt et al. REF införde ett två-strömsnät för att sluta sig till framtida representationer för att förutsäga framtida platser.
Forecasting Hand and Object Locations in Future Frames
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}