論文の概要: Back To The Future: A Hybrid Transformer-XGBoost Model for Action-oriented Future-proofing Nowcasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19832v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 08:53:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-05 09:06:38.152048
- Title: Back To The Future: A Hybrid Transformer-XGBoost Model for Action-oriented Future-proofing Nowcasting
- Title(参考訳): 未来へのバック・トゥ・ザ・フューチャー:アクション指向の未来を守るハイブリッドトランスフォーマーXGBoostモデル
- Authors: Ziheng Sun,
- Abstract要約: 映画『バック・トゥ・ザ・フューチャー』にインスパイアされた本研究では、革新的な適応型放送手法を探求する。
映画では、キャラクターは時間をかけて過去の出来事を操り、より良い未来を創り出す。
我々のフレームワークは、現在の状況を予測し、調整するために未来に関する予測的な洞察を利用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Inspired by the iconic movie Back to the Future, this paper explores an innovative adaptive nowcasting approach that reimagines the relationship between present actions and future outcomes. In the movie, characters travel through time to manipulate past events, aiming to create a better future. Analogously, our framework employs predictive insights about the future to inform and adjust present conditions. This dual-stage model integrates the forecasting power of Transformers (future visionary) with the interpretability and efficiency of XGBoost (decision maker), enabling a seamless loop of future prediction and present adaptation. Through experimentation with meteorological datasets, we demonstrate the framework's advantage in achieving more accurate forecasting while guiding actionable interventions for real-time applications.
- Abstract(参考訳): 象徴的な映画『バック・トゥ・ザ・フューチャー』にインスパイアされた本研究では、現在の行動と今後の成果との関係を再考する革新的適応型放送手法を探求する。
映画では、キャラクターは時間をかけて過去の出来事を操り、より良い未来を創り出す。
アナロジカルに、我々のフレームワークは未来に関する予測的な洞察を用いて、現状を知らせ、調整する。
この2段階モデルでは、トランスフォーマーの予測能力とXGBoostの解釈性と効率を統合し、将来の予測と現在の適応のシームレスなループを可能にする。
気象データセットを用いた実験を通じて、リアルタイムアプリケーションに対する実用的な介入を誘導しながら、より正確な予測を実現する上で、このフレームワークの利点を実証する。
関連論文リスト
- E-Motion: Future Motion Simulation via Event Sequence Diffusion [86.80533612211502]
イベントベースのセンサーは、これまで達成できなかった詳細と精度で将来の動きを予測するユニークな機会を提供する可能性がある。
本稿では,映像拡散モデルの強力な学習能力とイベントカメラのリッチな動作情報とを,モーションシミュレーションフレームワークとして統合することを提案する。
本研究は,コンピュータビジョンシステムの解釈能力と予測精度の向上に向けた今後の研究の方向性を示唆するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-11T09:19:23Z) - AdaOcc: Adaptive Forward View Transformation and Flow Modeling for 3D Occupancy and Flow Prediction [56.72301849123049]
CVPR 2024 における nuScenes Open-Occ データセットチャレンジにおいて,視覚中心の3次元活動とフロー予測トラックのソリューションを提案する。
我々の革新的なアプローチは、適応的なフォワード・ビュー・トランスフォーメーションとフロー・モデリングを取り入れることで、3次元の占有率とフロー予測を向上させる2段階のフレームワークである。
提案手法は回帰と分類を組み合わせることで,様々な場面におけるスケールの変動に対処し,予測フローを利用して将来のフレームに現行のボクセル特徴をワープする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-01T16:32:15Z) - FIMP: Future Interaction Modeling for Multi-Agent Motion Prediction [18.10147252674138]
動作予測(FIMP)のための未来のインタラクションモデリングを提案し,その将来的なインタラクションをエンドツーエンドで捉える。
実験により,今後のインタラクションモデリングにより性能が著しく向上し,Argoverseモーション予測ベンチマークの性能が向上することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T14:41:55Z) - Inductive Attention for Video Action Anticipation [16.240254363118016]
我々は、現在の予測を将来の行動を予測するクエリとして活用する、IAMと呼ばれるインダクティブアテンションモデルを提案する。
提案手法は,複数の大規模エゴセントリックビデオデータセット上での最先端の予測モデルより一貫して優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-17T09:51:17Z) - TAMFormer: Multi-Modal Transformer with Learned Attention Mask for Early
Intent Prediction [3.158346511479111]
歩行者の早期意図予測に焦点をあて,都市景観の現在の観察から,街路に近づく歩行者の今後の活動を予測する。
提案手法は,過去の観測を符号化し,予測時間が異なる複数の予測を生成するマルチモーダルトランスフォーマに基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-26T13:47:23Z) - Unified Recurrence Modeling for Video Action Anticipation [16.240254363118016]
本稿では,メッセージパッシングフレームワークを用いたビデオアクション予測のための統合再帰モデルを提案する。
提案手法は,EPIC-Kitchenデータセットの大規模化において,従来よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-02T12:16:44Z) - Predicting Future Occupancy Grids in Dynamic Environment with
Spatio-Temporal Learning [63.25627328308978]
本稿では,将来の占有予測を生成するための時間的予測ネットワークパイプラインを提案する。
現在のSOTAと比較して、我々の手法は3秒の長い水平線での占有を予測している。
我々は、さらなる研究を支援するために、nulisに基づくグリッド占有データセットを公開します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-06T13:45:32Z) - StretchBEV: Stretching Future Instance Prediction Spatially and
Temporally [0.0]
自動運転車では、車を取り巻くすべてのエージェントの位置と動きから未来を予測することが、計画にとって重要な要件である。
近年,複数のカメラから知覚されるリッチな感覚情報を小型の鳥眼ビュー表現に融合させて予測を行うことにより,知覚と予測の新たな共同定式化が進んでいる。
しかし、将来の予測の質は、複数の妥当な予測のために、より長い時間的地平線に拡張しながら、時間とともに劣化する。
本研究では,将来の予測におけるこのような不確実性に時間的モデルを用いて対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-25T13:28:44Z) - Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time
Predictions in Future [73.03458424369657]
公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。
過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。
我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-08T14:48:20Z) - LookOut: Diverse Multi-Future Prediction and Planning for Self-Driving [139.33800431159446]
LookOutは、環境を共同で知覚し、センサーデータから様々な未来を予測するアプローチである。
本モデルでは,大規模自動運転データセットにおいて,より多様性があり,サンプル効率のよい動き予測を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-16T23:19:22Z) - TTPP: Temporal Transformer with Progressive Prediction for Efficient
Action Anticipation [46.28067541184604]
ビデオアクション予測は、観察されたフレームから将来のアクションカテゴリを予測することを目的としている。
現在の最先端のアプローチは主に、履歴情報を隠された状態にエンコードするために、リカレントニューラルネットワークを利用する。
本稿では,プログレッシブ予測フレームワークを用いた簡易かつ効率的な時間変換器を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-07T07:59:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。