論文の概要: Anti-aliasing Predictive Coding Network for Future Video Frame Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05421v2
• Date: Thu, 11 May 2023 12:56:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 18:08:55.135734
• Title: Anti-aliasing Predictive Coding Network for Future Video Frame Prediction
• Title（参考訳）: 将来の映像フレーム予測のためのアンチエイリアシング予測符号化ネットワーク
• Authors: Chaofan Ling, Weihua Li, Junpei Zhong
• Abstract要約: ここでは、正確で鋭い将来のフレームを生成することを目的とした、予測的コーディングベースのモデルを紹介します。 我々は、ニューラルネットワークが明確で自然なフレームを生成することを保証するために、いくつかのアーティファクトを提案し、改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4610038284393165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce here a predictive coding based model that aims to generate accurate and sharp future frames. Inspired by the predictive coding hypothesis and related works, the total model is updated through a combination of bottom-up and top-down information flows, which can enhance the interaction between different network levels. Most importantly, We propose and improve several artifacts to ensure that the neural networks generate clear and natural frames. Different inputs are no longer simply concatenated or added, they are calculated in a modulated manner to avoid being roughly fused. The downsampling and upsampling modules have been redesigned to ensure that the network can more easily construct images from Fourier features of low-frequency inputs. Additionally, the training strategies are also explored and improved to generate believable results and alleviate inconsistency between the input predicted frames and ground truth. Our proposals achieve results that better balance pixel accuracy and visualization effect.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,精度とシャープな将来のフレーム生成を目的とした予測符号化モデルを提案する。 予測的符号化仮説と関連する作業に触発され、ボトムアップとトップダウンの情報フローの組み合わせによって総モデルが更新され、異なるネットワークレベル間の相互作用が促進される。 最も重要なのは、ニューラルネットワークがクリアで自然なフレームを生成するように、いくつかのアーティファクトを提案し、改善することです。 異なる入力はもはや単に連結や付加ではなく、大まかに融合されるのを避けるために変調された方法で計算される。 ダウンサンプリングおよびアップサンプリングモジュールは、低周波入力のフーリエ特徴からのイメージをより容易に構築できるように再設計されている。 さらに、トレーニング戦略も検討され改善され、実行可能な結果が得られ、入力された予測フレームと地上の真実との間の矛盾が軽減される。 提案手法は,画素精度と可視化効果のバランスが向上する。

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