Abstrakt. Mänskliga handlingsförväntningsmetoder förutsäger vad som är den framtida handlingen genom att observera endast några få delar av en pågående handling. Detta är avgörande för tillämpningar där datorer måste reagera på mänskliga handlingar så tidigt som möjligt såsom autonom körning, människa-robotisk interaktion, hjälpmedel robotik bland annat. I detta dokument presenterar vi en metod för mänsklig handlingsförutsägelse genom att förutsäga den mest rimliga framtida mänskliga rörelsen. Vi representerar mänsklig rörelse med hjälp av dynamiska bilder [1] och använder skräddarsydda förlustfunktioner för att uppmuntra en generativ modell för att producera exakta framtida rörelseförutsägelser. Vår metod överträffar de för närvarande bäst presterande handlingsförväntningsmetoderna med 4 % på JHMDB-21, 5,2 % på UT-interaktion och 5,1 % på UCF 101-24-riktmärken.
Nyligen införde REF skräddarsydda förlustfunktioner genom att tillämpa dynamiska bilder på en generativ modell för förebyggande åtgärder.
Action Anticipation By Predicting Future Dynamic Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}