論文の概要: Benefits of Feature Extraction and Temporal Sequence Analysis for Video Frame Prediction: An Evaluation of Hybrid Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00898v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 10:07:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 20:32:48.670872
• Title: Benefits of Feature Extraction and Temporal Sequence Analysis for Video Frame Prediction: An Evaluation of Hybrid Deep Learning Models
• Title（参考訳）: ビデオフレーム予測における特徴抽出と時間系列解析の利点:ハイブリッドディープラーニングモデルの評価
• Authors: Jose M. Sánchez Velázquez, Mingbo Cai, Andrew Coney, Álvaro J. García- Tejedor, Alberto Nogales,
• Abstract要約: ビデオフレーム予測は、天気予報や自律システムに重要な応用がある。 本稿では,オートエンコーダの特徴抽出機能と時間列モデリングを組み合わせたハイブリッドなディープラーニング手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7049613588433497
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, advances in Artificial Intelligence have significantly impacted computer science, particularly in the field of computer vision, enabling solutions to complex problems such as video frame prediction. Video frame prediction has critical applications in weather forecasting or autonomous systems and can provide technical improvements, such as video compression and streaming. Among Artificial Intelligence methods, Deep Learning has emerged as highly effective for solving vision-related tasks, although current frame prediction models still have room for enhancement. This paper evaluates several hybrid deep learning approaches that combine the feature extraction capabilities of autoencoders with temporal sequence modelling using Recurrent Neural Networks (RNNs), 3D Convolutional Neural Networks (3D CNNs), and related architectures. The proposed solutions were rigorously evaluated on three datasets that differ in terms of synthetic versus real-world scenarios and grayscale versus color imagery. Results demonstrate that the approaches perform well, with SSIM metrics increasing from 0.69 to 0.82, indicating that hybrid models utilizing 3DCNNs and ConvLSTMs are the most effective, and greyscale videos with real data are the easiest to predict.
• Abstract（参考訳）: 近年、人工知能の進歩はコンピュータ科学、特にコンピュータビジョンの分野で大きな影響を与え、ビデオフレーム予測のような複雑な問題の解決を可能にしている。 ビデオフレーム予測は、天気予報や自律システムにおいて重要な応用であり、ビデオ圧縮やストリーミングといった技術的改善を提供することができる。 人工知能の手法の中で、Deep Learningはビジョンに関連したタスクを解くのに非常に効果的として登場したが、現在のフレーム予測モデルにはまだ拡張の余地がある。 本稿では、自動エンコーダの特徴抽出機能と、RNN(Recurrent Neural Networks)、3D畳み込みニューラルネットワーク(3D CNN)および関連するアーキテクチャを用いた時間的シーケンスモデリングを組み合わせたハイブリッドディープラーニング手法について述べる。 提案手法は,合成シナリオと実世界のシナリオ,グレースケールとカラーイメージの3つのデータセットに対して,厳密に評価された。 その結果,3DCNNとConvLSTMを併用したハイブリッドモデルが最も有効であり,実際のデータを用いたグレイスケールビデオが最も容易に予測できることが示唆された。

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