Att förutsäga framtiden i verkliga miljöer, särskilt från råa sensoriska observationer som bilder, är exceptionellt utmanande. Verkliga händelser kan vara stokastiska och oförutsägbara, och den höga dimensionaliteten och komplexiteten hos naturliga bilder kräver den prediktiva modellen för att bygga en invecklad förståelse av den naturliga världen. Många befintliga metoder tar itu med detta problem genom att förenkla antaganden om miljön. Ett vanligt antagande är att resultatet är deterministiskt och att det bara finns en rimlig framtid. Detta kan leda till låg kvalitet förutsägelser i verkliga miljöer med stokastisk dynamik. I detta papper, utvecklar vi en stokastisk variationell video förutsägelse (SV2P) metod som förutspår en annan möjlig framtid för varje prov av dess latenta variabler. Såvitt vi vet är vår modell den första som ger effektiva stokastiska multi-frame förutsägelser för verkliga videor. Vi demonstrerar den föreslagna metodens förmåga att förutsäga detaljerade framtidsramar av videor på flera verkliga datauppsättningar, både action-free och action-konditionerade. Vi finner att vår föreslagna metod producerar avsevärt förbättrade video förutsägelser jämfört med samma modell utan stokastiskitet, och med andra stokastiska video förutsägelser metoder. Vår SV2P-implementation kommer att vara öppen vid publicering.
Babaeizadeh m.fl. REF utökar ovanstående arbete genom att förutsäga framtida ramar på ett stokastiskt sätt.
Stochastic Variational Video Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}