論文の概要: MAUCell: An Adaptive Multi-Attention Framework for Video Frame Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16997v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 14:52:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:41:58.604629
• Title: MAUCell: An Adaptive Multi-Attention Framework for Video Frame Prediction
• Title（参考訳）: MAUCell:ビデオフレーム予測のための適応型マルチアテンションフレームワーク
• Authors: Shreyam Gupta, P. Agrawal, Priyam Gupta,
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adrative Networks)とアテンション機構を組み合わせたマルチアテンションユニット(MAUCell)を導入する。 新しい設計システムは、時間的連続性と空間的精度の平衡を維持し、信頼性の高い映像予測を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Temporal sequence modeling stands as the fundamental foundation for video prediction systems and real-time forecasting operations as well as anomaly detection applications. The achievement of accurate predictions through efficient resource consumption remains an ongoing issue in contemporary temporal sequence modeling. We introduce the Multi-Attention Unit (MAUCell) which combines Generative Adversarial Networks (GANs) and spatio-temporal attention mechanisms to improve video frame prediction capabilities. Our approach implements three types of attention models to capture intricate motion sequences. A dynamic combination of these attention outputs allows the model to reach both advanced decision accuracy along with superior quality while remaining computationally efficient. The integration of GAN elements makes generated frames appear more true to life therefore the framework creates output sequences which mimic real-world footage. The new design system maintains equilibrium between temporal continuity and spatial accuracy to deliver reliable video prediction. Through a comprehensive evaluation methodology which merged the perceptual LPIPS measurement together with classic tests MSE, MAE, SSIM and PSNR exhibited enhancing capabilities than contemporary approaches based on direct benchmark tests of Moving MNIST, KTH Action, and CASIA-B (Preprocessed) datasets. Our examination indicates that MAUCell shows promise for operational time requirements. The research findings demonstrate how GANs work best with attention mechanisms to create better applications for predicting video sequences.
• Abstract（参考訳）: 時間シーケンスモデリングは、ビデオ予測システムやリアルタイム予測操作、および異常検出アプリケーションの基礎となる。 効率的な資源消費による正確な予測の達成は、現代時間シーケンスモデリングにおいて現在進行中の課題である。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)と時空間アテンション機構を組み合わせたマルチアテンション・ユニット(MAUCell)を導入し,映像フレームの予測機能を改善する。 本手法では,3種類の注意モデルを用いて複雑な動き列をキャプチャする。 これらの注意出力を動的に組み合わせることで、計算効率を保ちながら優れた品質と高度な決定精度を両立させることができる。 GAN要素の統合により、生成されたフレームはより現実的に見えるため、現実世界の映像を模倣する出力シーケンスを生成する。 新しい設計システムは、時間的連続性と空間的精度の平衡を維持し、信頼性の高い映像予測を提供する。 LPIPS測定を従来のMSE, MAE, SSIM, PSNRと組み合わせた総合的評価手法により,移動MNIST, KTH Action, CASIA-B(前処理)データセットの直接ベンチマークテストに基づいて,現代のアプローチよりも拡張性を示した。 本試験は,MAUCellが運用時間要求の約束を示すことを示す。 これらの研究結果は、GANがビデオシーケンス予測のためのより良いアプリケーションを作成するために、アテンションメカニズムでどのように機能するかを示している。

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