future frame prediction | BriefGPT

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用于人体行为异常检测的多层引导探索网络和行为场景匹配方法
人类行为异常检测通过指导和探索网络之间的高级表示差异来检测异常行为。通过利用预训练的正态流引导 RGB 编码器来探索运动潜在特征，然后 RGB 编码器指导遮罩编码器来探索外观潜在特征，并设计了行为场景匹配模块来检测与场景相关的行为异常。在上
PDF7 months ago
AAAI利用扭曲和精化网络进行地球同步卫星影像的中间和未来帧预测
使用光流学习算法构建的光流扭曲和细化网络（WR-Net）可用于提高静止卫星气象图像的时间分辨率，并在未来帧预测任务中显示使用光流可以帮助预测。
PDFa year ago
MM基于卷积变换器和双重鉴别器的生成对抗网络，用于视频异常检测
本文介绍了一种基于卷积变换器、双鉴别器生成对抗网络（CT-D2GAN）的非监督式视频异常检测方法，该方法在未来帧预测和对视频的局部和全局建模方面取得了显著的效果。
PDF3 years ago
IJCAI面向结构模型视频预测的可解释潜空间
我们提出了一种物体为中心的模型，使用图神经网络中的对比学习在潜在空间中预测未来的状态，并注入了显式归纳偏置以帮助提高模型的预测准确性。我们的模型不仅可捕捉物体交互作用，而且能够提高物体位置的定位能力，且实验表明我们的模型在多个领域中具有显著
PDF3 years ago
ACL多目标自回归预测编码改进语音表示
通过未标记的语音学习有意义的表示方法，将预测编码的培训目标应用于自回归预测编码（ARPC），并提出了一种辅助目标以提高未来帧预测任务的泛化能力和语音内容。不仅支持假设，还证明了该方法在学习含有更丰富语音内容的表示方面的有效性。
PDF4 years ago
使用卷积 VRNN 进行未来帧预测的异常检测
本研究提出了一种基于生成模型和 ConvLSTM 的新型顺序生成模型，用于预测未来视频帧，并在异常检测框架中考虑时间信息，实验表明，该方法在三个基准数据集上优于现有最先进方法。
PDF5 years ago
ICCV未来流嵌入视频预测的双运动 GAN
本文开发了一个双模 GAN 架构，采用双学习机制，明确地执行未来帧预测与视频中像素流的一致性，该模型通过新的概率运动编码器处理不同像素位置的自然运动不确定性，并使用对抗训练确保未来帧的预测及光流的预测具有真实感，实验证明该模型性能明显优于最
PDF7 years ago
从视频中无监督地学习解缠表示
DrNET 是一种用于学习从视频中生成分离图像表示的新型模型，通过利用视频的时间一致性和新型的对抗性损失函数来学习一种表示，该表示将每一帧分解为一个固定部分和一个随时间变化的成分，这种分离的表示可以用于一系列任务，例如将标准 LSTM 应用
PDF7 years ago