Nov, 2017

利用误差编码网络进行不确定性下的预测

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TL;DR本文提出了一个新的时序预测框架，基于将未来状态的可预测和不可预测组件分离的简单思想，将不可预测的组件编码成低维潜变量，并将其馈入前向模型。我们使用一种快速简便的监督训练目标，对其进行了评估，并在多个数据集上进行了视频预测，表明它能够一贯地生成各种类型的预测，不需要通过最小化潜空间或对抗训练。
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发现论文，激发创造
  • 多元未来预测

    为了预测智能与健壮的复杂动态环境下未来的多个目标路径，该论文提出了基于概率的框架来学习表示语义多模态未来的潜在变量，其中利用动态基于注意力的状态编码器学习编码智能体之间的交互，可被用于车辆轨迹预测。

    Nov, 2019

  • 利用深层集成技术在感应不确定性下进行行人轨迹预测

    提出了一种能够同时考虑感知不确定性和预测不确定性的端到端估计器 —— 基于编解码器的深度合奏网络，比较了该模型与其他近似贝叶斯推断方法。实验表明，该方法可以更准确地进行鲁棒的未来状态预测。

    May, 2023

  • 随机潜在残差视频预测

    介绍了一种基于残差更新规则的新型随机时间模型，可用于视频预测，并在复杂数据集上胜过先前的最先进方法。

    Feb, 2020

  • 基于层级变分神经不确定模型的随机视频预测

    提出一种基于神经不确定性量化器（NUQ）的层次化变分框架，并利用深度贝叶斯图模型，从而准确地预测视频的未来帧，同时可以权衡 MSE 丢失，从而比现有的模型更有效地训练，提高生成视频的质量和多样性。

    Oct, 2021

  • 改进的条件性 VRNNs 用于视频预测

    本文提出了一种基于层次结构的潜变量模型来提高模型表达能力，减少模糊预测，用于视频序列的未来帧预测任务，经过实验证明本方法在不同数据集上优于现有的潜变量模型。

    Apr, 2019

  • 深度学习不确定性估计的通用框架

    提出了一种用基于贝叶斯信任网络和蒙特卡罗采样的方法来对神经网络进行不确定性估计，这个方法具有与神经网络结构和任务无关，不需要优化进程的更改，能够应用于已经训练好的结构，有效地提高了准确性。

    Jul, 2019

  • 无监督层次化长期视频预测

    本文提出了一种基于神经网络的 Hierarchical Encoder-Decoder 模型，通过对输入帧进行编码，预测高级别的特征，再通过解码器生成预测图像，同时采用了对抗性损失以训练预测器，该方法可以进行 20 秒预测，并在 Human 3.6M 数据集上取得了更好的结果。

    Jun, 2018

  • 结构化不确定性预测网络

    本篇论文首次提出了一种网络模型，其可预测合成图像的结构化不确定性分布。模型可学习预测每个重构的完整高斯协方差矩阵，从而实现有效的采样和似然评估，通过该方法，能够准确地重构合成数据集的地面真实相关残差分布，并为真实面部图像生成可信度高的概率密度函数分布。同时，展示了合成图像的结构保留降噪方法。

    Feb, 2018

  • 用于视频未来预测的折叠循环神经网络

    本研究介绍了双射门控循环单元，为计算机视觉中未来视频预测问题提供了一种有效的方法，能够使编码 / 解码器之间的状态共享并减少计算成本，达到了与最优方法相当的性能。

    Dec, 2017

  • 卷积编解码神经网络实现一步时变视频未来帧预测

    本文讨论了使用卷积神经网络预测自主汽车，无人机和其他机器人的未来出现，实现了可以在任意时间预测未来外观的功能。

    Feb, 2017