論文の概要: Stochastic Latent Residual Video Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09219v4
• Date: Fri, 7 Aug 2020 14:37:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 00:15:00.897190
• Title: Stochastic Latent Residual Video Prediction
• Title（参考訳）: 確率的潜在残差映像予測
• Authors: Jean-Yves Franceschi (MLIA), Edouard Delasalles (MLIA), Micka\"el Chen (MLIA), Sylvain Lamprier (MLIA), Patrick Gallinari (MLIA)
• Abstract要約: 本稿では,残差更新規則により動的に潜在空間に支配される新しい時間モデルを提案する。 ビデオのダイナミックスを自然にモデル化し、よりシンプルで解釈しやすく、潜在的なモデルによって、挑戦的なデータセットに関する最先端の手法を上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing video prediction models that account for the inherent uncertainty of the future is challenging. Most works in the literature are based on stochastic image-autoregressive recurrent networks, which raises several performance and applicability issues. An alternative is to use fully latent temporal models which untie frame synthesis and temporal dynamics. However, no such model for stochastic video prediction has been proposed in the literature yet, due to design and training difficulties. In this paper, we overcome these difficulties by introducing a novel stochastic temporal model whose dynamics are governed in a latent space by a residual update rule. This first-order scheme is motivated by discretization schemes of differential equations. It naturally models video dynamics as it allows our simpler, more interpretable, latent model to outperform prior state-of-the-art methods on challenging datasets.
• Abstract（参考訳）: 将来の不確実性を考慮したビデオ予測モデルの設計は困難である。 文献におけるほとんどの研究は確率的イメージ自己回帰リカレントネットワークに基づいており、いくつかのパフォーマンスと適用性の問題を引き起こす。 別の方法は、フレーム合成と時間力学を解き放つ完全な潜時モデルを使用することである。 しかし,このような確率的映像予測モデルは,設計や訓練の困難さから,文献にはまだ提案されていない。 本稿では, 残差更新規則によって潜在空間にダイナミクスが支配される新しい確率的時間モデルを導入することで, これらの困難を克服する。 この一階スキームは微分方程式の離散化スキームによって動機付けられる。 ビデオのダイナミックスを自然にモデル化し、よりシンプルで解釈しやすく、潜在的なモデルによって、挑戦的なデータセットに関する最先端の手法を上回ります。

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