論文の概要: MoDeRNN: Towards Fine-grained Motion Details for Spatiotemporal Predictive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12978v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 14:12:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-26 20:05:57.439042
• Title: MoDeRNN: Towards Fine-grained Motion Details for Spatiotemporal Predictive Learning
• Title（参考訳）: MoDeRNN:時空間予測学習のための微粒な運動詳細を目指して
• Authors: Zenghao Chai, Zhengzhuo Xu, Chun Yuan
• Abstract要約: 本稿では,従来の状況と現在の状況との対応性を高めることにより,予測品質の向上に着目する。 詳細コンテキストブロック (DCB) を用いて細かな詳細を抽出し, 上位コンテキスト状態と現在の入力状態の相関性を改善する。 MoDeNNは既存の最先端技術よりも質的にも定量的にも低い負荷で優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.733087434470907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spatiotemporal predictive learning (ST-PL) aims at predicting the subsequent frames via limited observed sequences, and it has broad applications in the real world. However, learning representative spatiotemporal features for prediction is challenging. Moreover, chaotic uncertainty among consecutive frames exacerbates the difficulty in long-term prediction. This paper concentrates on improving prediction quality by enhancing the correspondence between the previous context and the current state. We carefully design Detail Context Block (DCB) to extract fine-grained details and improves the isolated correlation between upper context state and current input state. We integrate DCB with standard ConvLSTM and introduce Motion Details RNN (MoDeRNN) to capture fine-grained spatiotemporal features and improves the expression of latent states of RNNs to achieve significant quality. Experiments on Moving MNIST and Typhoon datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method. MoDeRNN outperforms existing state-of-the-art techniques qualitatively and quantitatively with lower computation loads.
• Abstract（参考訳）: 時空間予測学習(ST-PL)は、観測された限られたシーケンスを通してその後のフレームを予測することを目的としており、現実世界に広く応用されている。 しかし,予測のための時空間的特徴の学習は困難である。 さらに,連続フレーム間のカオス不確実性は,長期予測の困難を増す。 本稿では,従来の状況と現在の状況との対応性を高めることにより,予測品質の向上に着目する。 詳細コンテキストブロック(dcb)を慎重に設計し,詳細情報を抽出し,上位コンテキスト状態と現在の入力状態との分離相関性を改善する。 我々は、DCBを標準のConvLSTMと統合し、運動詳細RNN(MoDeRNN)を導入し、微細な時空間的特徴を捉え、RNNの潜時状態の表現を改善し、大幅な品質を実現する。 MNISTとTyphoonデータセットの移動実験により,提案手法の有効性が示された。 modernnは、より低い計算負荷で、質的かつ定量的に既存の最先端技術を上回る。

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