基于深度学习的单张图像视觉路径预测

Jan, 2016

基于深度学习的单张图像视觉路径预测

Deep Learning Driven Visual Path Prediction from a Single Image

Siyu Huang, Xi Li, Zhongfei Zhang, Zhouzhou He, Fei Wu...

TL;DR本研究提出了一种深度学习框架，同时进行视觉表示的深度特征学习以及时空上下文建模，以实现准确的视觉路径预测，并构建了基准数据集进行综合性评估，得到了优于现有方法更好的泛化能力和性能表现。

Abstract

Capabilities of inference and prediction are significant components of visual systems. In this paper, we address an important and challenging task of them: visual path prediction. Its goal is to infer the future path for a visual object in a static scene. This task is complicated as it

visual path prediction deep learning spatio-temporal context modeling benchmark datasets generalization capability

发现论文，激发创造

深度学习视频预测技术综述

本文回顾了用于视频序列预测的深度学习方法，定义了视频预测的基础知识、强调其对表示学习的潜在能力和现有的方法，并提供了数据集和实验结果，以评估其在定量基础上的最新技术进展。最后，总结了这一领域的一般结论、未来的研究方向和挑战。

Apr, 2020

视频场景理解的概率未来预测

本文提出了一种新颖的深度学习架构，用于从视频中进行概率未来预测。该模型可以预测城市场景中的未来语义、几何和运动，并将此表示用于控制自动驾驶车辆。

Mar, 2020

物体中心视觉预测的物理动态学习

本研究提出了一种无监督的物体中心预测模型，通过学习物体之间的视觉动态来进行未来预测，实验结果表明该模型在生成视觉质量和物理可靠性方面优于现有技术。

Mar, 2024

自主车辆视觉路径导航的一次学习

本文提出了一种新颖的深度神经网络模型，利用图像转向路径导航，并加入一次性学习来处理数据问题，可以在只展示一次路径并且无需重新训练模型的情况下自主驾驶车辆。与其他候选架构比较后，通过车内和离线测试来验证了该模型的性能。

Jun, 2023

深度视觉推理：从初始场景图像学习预测任务和运动规划的动作序列

本文提出了一种基于场景图像的深度卷积循环神经网络，可用于从一个初始化的场景图像中预测任务与运动规划中的动作序列。该网络可避免组合复杂性并具有很好的泛化性能，可加速任务与运动规划的运行时间。

Jun, 2020

使用时间跳连的自监督视觉规划

该研究旨在通过直接进行视频预测来实现自监督机器人学习，通过引入具有时间跳转连接的视频预测模型和新颖的规划准则和行动空间公式，研究表明该模型在机器人操作中具有很好的性能。

Oct, 2017

学习语义感知动态视频预测

该研究提出了一种架构和训练方案，通过显式地建模去除和捕捉视频中语义一致的区域的演变来预测视频帧。

Apr, 2021

组合式视频预测

本研究提出了一种基于场景物体的运动特征的像素级未来预测方法，采用隐式预测物体的未来状态并考虑它们之间的相互作用，通过全局轨迹水平的潜在随机变量对任务多模态进行克服，并在两个数据集上进行了实证验证。

Aug, 2019

ContextVP：完全上下文感知视频预测

通过使用并行多维 LSTM 单元和融合单元进行数据聚合处理，提出了一种全面考虑过去背景信息的上下文感知结构，从而提高了视频预测的性能。该模型没有使用深度卷积网络、多尺度结构、分离前景和背景建模、运动流学习或对抗性训练等技术，性能超过了强基线模型并在多个领域展示了最新成果。

Oct, 2017

从静态图像密集光流预测

本文利用卷积神经网络预测未来的运动并使用万几组视频来训练模型，不需要任何人工标记标签并提供在各种情况下的未来光学流预测。

May, 2015