論文の概要: Video Prediction via Example Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01738v1
• Date: Fri, 3 Jul 2020 14:57:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 05:47:53.055066
• Title: Video Prediction via Example Guidance
• Title（参考訳）: 実例誘導による映像予測
• Authors: Jingwei Xu, Huazhe Xu, Bingbing Ni, Xiaokang Yang, Trevor Darrell
• Abstract要約: ビデオ予測タスクでは、将来のコンテンツとダイナミクスのマルチモーダルな性質を捉えることが大きな課題である。 本研究では,有効な将来状態の予測を効果的に行うための,シンプルで効果的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 156.08546987158616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In video prediction tasks, one major challenge is to capture the multi-modal nature of future contents and dynamics. In this work, we propose a simple yet effective framework that can efficiently predict plausible future states. The key insight is that the potential distribution of a sequence could be approximated with analogous ones in a repertoire of training pool, namely, expert examples. By further incorporating a novel optimization scheme into the training procedure, plausible predictions can be sampled efficiently from distribution constructed from the retrieved examples. Meanwhile, our method could be seamlessly integrated with existing stochastic predictive models; significant enhancement is observed with comprehensive experiments in both quantitative and qualitative aspects. We also demonstrate the generalization ability to predict the motion of unseen class, i.e., without access to corresponding data during training phase.
• Abstract（参考訳）: ビデオ予測タスクでは、将来のコンテンツとダイナミクスのマルチモーダルな性質を捉えることが大きな課題である。 本研究では,有効な将来状態を効率的に予測できるシンプルなフレームワークを提案する。 鍵となる洞察は、シーケンスの潜在的な分布はトレーニングプールのレパートリー、すなわち専門家の例の類似のものと近似することができるということである。 さらに、新たな最適化スキームをトレーニング手順に組み込むことで、得られた例から構築した分布から、妥当な予測を効率的にサンプリングすることができる。 一方,本手法は既存の確率的予測モデルとシームレスに統合され,定量的・定性的両面の総合的な実験により顕著な拡張が観察された。 また,学習期間中に対応するデータにアクセスせずに,未発見クラスの動作を予測できる一般化能力を示す。

関連論文リスト

• Motion Forecasting via Model-Based Risk Minimization [8.766024024417316]
  複数モデルの予測に基づく軌道予測に適用可能な新しいサンプリング手法を提案する。 まず、予測確率に基づく従来のサンプリングは、モデル間のアライメントの欠如により性能を低下させることができることを示す。 基礎学習者として最先端モデルを用いて,最適軌道サンプリングのための多種多様な効果的なアンサンブルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T09:03:28Z)
• Discussion: Effective and Interpretable Outcome Prediction by Training Sparse Mixtures of Linear Experts [4.178382980763478]
  我々は,ゲートと専門家のサブネットの両方がロジスティック回帰器である,スパースミクチャー・オブ・エキスパートを訓練することを提案する。 このアンサンブルのようなモデルは、各サブネット内の入力機能のサブセットを自動的に選択しながら、エンドツーエンドで訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T13:59:10Z)
• A Supervised Contrastive Learning Pretrain-Finetune Approach for Time Series [15.218841180577135]
  本稿では,教師付きコントラスト学習を利用して,事前学習データセット内の特徴を識別する新しい事前学習手法を提案する。 次に、事前学習データセットの学習力学とより密に連携することで、目標データの正確な予測を強化するための微調整手順を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T02:06:52Z)
• Performative Time-Series Forecasting [71.18553214204978]
  我々は,機械学習の観点から,パフォーマンス時系列予測(PeTS)を定式化する。 本稿では,予測分布シフトに対する遅延応答の概念を活用する新しい手法であるFeature Performative-Shifting(FPS)を提案する。 新型コロナウイルスの複数の時系列モデルと交通予報タスクを用いた総合的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T18:34:29Z)
• Inverse Dynamics Pretraining Learns Good Representations for Multitask Imitation [66.86987509942607]
  このようなパラダイムを模倣学習でどのように行うべきかを評価する。 本稿では,事前学習コーパスがマルチタスクのデモンストレーションから成り立つ環境について考察する。 逆動力学モデリングはこの設定に適していると主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T14:40:46Z)
• Towards Out-of-Distribution Sequential Event Prediction: A Causal Treatment [72.50906475214457]
  シーケンシャルなイベント予測の目標は、一連の歴史的なイベントに基づいて次のイベントを見積もることである。 実際には、次のイベント予測モデルは、一度に収集されたシーケンシャルなデータで訓練される。 文脈固有の表現を学習するための階層的な分岐構造を持つフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T07:54:13Z)
• Finding Islands of Predictability in Action Forecasting [7.215559809521136]
  将来のアクションシーケンスは1つの抽象化レベルではなく、変数でより正確にモデル化されていることを示す。 本稿では,ベイズニューラルネットワークと階層的畳み込みセグメンテーションモデルを組み合わせて,将来の行動を正確に予測し,抽象化レベルを最適に選択する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T21:01:16Z)
• Pathologies of Pre-trained Language Models in Few-shot Fine-tuning [50.3686606679048]
  実例が少ない事前学習言語モデルはラベル間に強い予測バイアスを示すことを示す。 わずかな微調整で予測バイアスを軽減できるが,本分析では,非タスク関連の特徴を捉えることで,モデルの性能向上を図っている。 これらの観察は、より少ない例でモデルのパフォーマンスを追求することは、病理学的予測行動を引き起こす可能性があることを警告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-17T15:55:18Z)
• Energy-Based Generative Cooperative Saliency Prediction [44.85865238229076]
  生成モデルの観点から,サリエンシ予測問題について検討する。 本稿では,生産協調ネットワークに基づく生産協調給付予測フレームワークを提案する。 実験結果から,我々の生成モデルは最先端の性能を達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T02:11:50Z)
• Probabilistic electric load forecasting through Bayesian Mixture Density Networks [70.50488907591463]
  確率的負荷予測(PLF)は、スマートエネルギーグリッドの効率的な管理に必要な拡張ツールチェーンの重要なコンポーネントです。 ベイジアン混合密度ネットワークを枠とした新しいPLFアプローチを提案する。 後方分布の信頼性と計算にスケーラブルな推定を行うため,平均場変動推定と深層アンサンブルを統合した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-23T16:21:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。