Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vision Augmentation Prediction Autoencoder with Attention Design (VAPAAD)

論文の概要: Vision Augmentation Prediction Autoencoder with Attention Design (VAPAAD)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10096v1
Date: Mon, 15 Apr 2024 19:06:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 20:48:29.939693
Title: Vision Augmentation Prediction Autoencoder with Attention Design (VAPAAD)
Title（参考訳）: 注意設計付き視覚拡張予測オートエンコーダ(VAPAAD)
Authors: Yiqiao Yin,
Abstract要約: 本稿では,注意設計を統合することにより,予測性能を向上させる革新的なモデルである,注意設計付きVAPAAD(Vision Augmentation Prediction Autoencoder)を紹介する。そこで本論文では,Moving MNISTデータセットを用いて,提案モデルの堅牢な性能と,そのような設計の適用可能性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Despite significant advancements in sequence prediction, current methods lack attention-based mechanisms for next-frame prediction. Our work introduces VAPAAD or Vision Augmentation Prediction Autoencoder with Attention Design, an innovative model that enhances predictive performance by integrating attention designs, allowing for nuanced understanding and handling of temporal dynamics in video sequences. We demonstrate using the famous Moving MNIST dataset the robust performance of the proposed model and potential applicability of such design in the literature.
Abstract（参考訳）: シーケンス予測の大幅な進歩にもかかわらず、現在の手法では、次のフレーム予測に対する注意に基づくメカニズムが欠如している。 VAPAAD(Vision Augmentation Prediction Autoencoder with Attention Design)は、注意設計の統合による予測性能の向上を図り、ビデオシーケンスにおける時間的ダイナミクスの微妙な理解と処理を可能にする革新的なモデルである。そこで本論文では,Moving MNISTデータセットを用いて,提案モデルの堅牢な性能と,そのような設計の適用可能性を示す。

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