long-term prediction | BriefGPT

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基于时空修补的人体运动预测
本文在三个主要方面提出了改进：（1）使用生成对抗网络（GAN）预测 3D 人体动作，（2）设计架构来学习身体姿势和全局动作的联合分布，（3）提出了基于频率分布的两种替代指标来反映长期人类运动的实际分布，结果表明本文方法显著改善了现有技术，同
PDF6 years ago
ICML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
PDF6 years ago
CVPR何时做什么？- 预测活动的时间发生
提出了两种方法来进行视频动作的长期预测。使用卷积神经网络和循环神经网络进行学习，能够生成准确的未来预测甚至在包含大量不同动作的长视频中也可以处理噪音或错误的输入信息。
PDF6 years ago
面向城市自主驾驶的动态占据栅格预测：一种基于深度学习的全自动标注方法
本文提出了一种利用贝叶斯滤波技术的环境表示和深度卷积神经网络作为长期预测器相结合的方法，针对复杂的市区情景进行预测，通过像素平衡处理以及自动生成标签等方法实现了无监督学习用于多种道路用户的长期预测。
PDF7 years ago
学习物理长期预测器
该研究探讨了使用神经网络进行机械现象端到端长期预测的有效性，结果表明这种方法可以在一些物理参数未知的情况下，优于其他方法，同时还可以输出结果的分布来捕获数据的不确定性，从而展示了用于不需要明确建模基本物理规律的传感器数据进行可行的长期预测的
PDF7 years ago