論文の概要: A Survey on Video Prediction: From Deterministic to Generative Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14718v3
- Date: Mon, 22 Jul 2024 10:18:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 03:02:44.520586
- Title: A Survey on Video Prediction: From Deterministic to Generative Approaches
- Title（参考訳）: 映像予測に関する調査:決定論的アプローチから生成的アプローチへ
- Authors: Ruibo Ming, Zhewei Huang, Zhuoxuan Ju, Jianming Hu, Lihui Peng, Shuchang Zhou,
- Abstract要約: コンピュータビジョンの基本課題である映像予測は、モデルが既存の映像コンテンツに基づいて将来のフレームのシーケンスを生成することを可能にすることを目的としている。
我々は、この分野で最も広く使われているデータセットとアルゴリズムを含む、歴史と現代の両方を包括的に調査する。
本稿では,ビデオ予測アルゴリズムの性質に着目した新しい分類法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.131773189457077
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video prediction, a fundamental task in computer vision, aims to enable models to generate sequences of future frames based on existing video content. This task has garnered widespread application across various domains. In this paper, we comprehensively survey both historical and contemporary works in this field, encompassing the most widely used datasets and algorithms. Our survey scrutinizes the challenges and evolving landscape of video prediction within the realm of computer vision. We propose a novel taxonomy centered on the stochastic nature of video prediction algorithms. This taxonomy accentuates the gradual transition from deterministic to generative prediction methodologies, underlining significant advancements and shifts in approach.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの基本課題である映像予測は、モデルが既存の映像コンテンツに基づいて将来のフレームのシーケンスを生成することを可能にすることを目的としている。
このタスクは様々なドメインにまたがって広く応用されている。
本稿では,この分野でもっとも広く使われているデータセットとアルゴリズムを網羅的に調査する。
本稿では,コンピュータビジョンの領域における映像予測の課題と展望について検討する。
本稿では,映像予測アルゴリズムの確率的性質に着目した新しい分類法を提案する。
この分類学は、決定論的から生成的予測方法論への段階的な移行をアクセント化し、アプローチの大幅な進歩とシフトを説明している。
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