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frame prediction
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ICML
基于随机帧预测的视觉表示学习
通过预测未来帧进行图像表示的无监督学习是一个有前景的方向，但仍然面临挑战。为了解决这一挑战，在本文中，我们重新审视了学习捕捉帧预测的不确定性的随机视频生成的思想，并探索了其在表示学习中的有效性。我们设计了一个框架，训练一个随机帧预测模型，学
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23 days ago
通过记忆增强流重构和流引导帧预测的混合视频异常检测框架
本文提出了 $ ext {HF}^2$-VAD，这是一个混合框架，无缝地融合了流重建和帧预测，以处理视频异常检测。通过使用多级内存模块和跳过连接的自动编码器为正常光流模式进行记忆来识别异常事件，并且利用条件变分自动编码器，根据先前的几个帧预
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3 years ago
多路径帧预测的稳健无监督视频异常检测
提出了一种基于帧预测的视频异常检测方法，该方法采用了 Multi-path ConvGRU 网络以更好地处理语义信息对象和不同尺度的区域，并在训练期间引入了噪声容忍损失来减轻背景噪声造成的干扰，经过对 CUHK Avenue、Shangha
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4 years ago
ICML
面向任务不可知的深度强化学习动态先验
通过学习通用的动力学先验以及使用物理视频进行预训练和微调，我们提出了一种加速政策学习和改进表现的基于模型的深度强化学习方法，同时也实现了更有效的环境迁移。
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5 years ago
DYAN: 基于动态原子的视频预测网络
DYAN 是一种基于系统识别理论的新型网络，通过设计良好的编码器和解码器，能够快速、准确地预测视频帧，且在多个数据集上表现优异。
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6 years ago
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