論文の概要: PastNet: Introducing Physical Inductive Biases for Spatio-temporal Video Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11421v1
• Date: Fri, 19 May 2023 04:16:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 16:23:49.640793
• Title: PastNet: Introducing Physical Inductive Biases for Spatio-temporal Video Prediction
• Title（参考訳）: PastNet:時空間映像予測のための物理的誘導バイアスの導入
• Authors: Hao Wu, Wei Xion, Fan Xu, Xiao Luo, Chong Chen, Xian-Sheng Hua and Haixin Wang
• Abstract要約: 我々は、高品質な予測を生成するために、PassNetと呼ばれる新しいアプローチを導入する。 PastNetの中核はフーリエ領域のスペクトル畳み込み演算子にある。 複素時間信号の処理中に局所的な特徴を識別するために,固有次元の推定値を持つメモリバンクを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.37974445503131
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the challenge of spatio-temporal video prediction, which involves generating future videos based on historical data streams. Existing approaches typically utilize external information such as semantic maps to enhance video prediction, which often neglect the inherent physical knowledge embedded within videos. Furthermore, their high computational demands could impede their applications for high-resolution videos. To address these constraints, we introduce a novel approach called Physics-assisted Spatio-temporal Network (PastNet) for generating high-quality video predictions. The core of our PastNet lies in incorporating a spectral convolution operator in the Fourier domain, which efficiently introduces inductive biases from the underlying physical laws. Additionally, we employ a memory bank with the estimated intrinsic dimensionality to discretize local features during the processing of complex spatio-temporal signals, thereby reducing computational costs and facilitating efficient high-resolution video prediction. Extensive experiments on various widely-used datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed PastNet compared with state-of-the-art methods, particularly in high-resolution scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,過去のデータストリームに基づく将来の映像生成を伴う時空間的ビデオ予測の課題について検討する。 既存のアプローチでは、典型的にはセマンティックマップなどの外部情報を使用して、ビデオに埋め込まれた物理的知識を無視するビデオ予測を強化する。 さらに、高い計算要求は高解像度ビデオの応用を阻害する可能性がある。 これらの制約に対処するために,我々は,物理支援時空間ネットワーク (pastnet) と呼ばれる,高品質ビデオ予測のための新しい手法を提案する。 私たちのパスネットの中核は、フーリエ領域にスペクトル畳み込み作用素を組み込むことで、基礎となる物理法則からの帰納的バイアスを効率的に導入することにあります。 さらに,複雑な時空間信号の処理中に局所的な特徴を識別するために,推定固有次元のメモリバンクを用いて計算コストを低減し,高解像度映像の予測を容易にする。 様々な広範に使用されるデータセットに関する広範囲な実験は、特に高解像度シナリオにおいて、最先端の手法と比較して提案するパスネットの有効性と効率を示す。

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