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next-frame prediction
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学习物理定律的下一帧预测的能力
通过模拟视频数据集和生成式训练阶段，本研究证明下一帧预测是一种用于诱导视觉领域中多种规律的理解的通用学习策略，能够预测物理常数并显著提高模型性能。
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2 months ago
具有注意设计的视觉增强预测自编码器 (VAPAAD)
我们提出了一种名为 VAPAAD 的注意力设计视频增强预测自编码器模型，该模型通过集成注意力设计提高了预测性能，能够对视频序列中的时间动态进行细致的理解和处理，通过使用著名的 Moving MNIST 数据集展示了所提模型的强大性能和在文献
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3 months ago
MM
应用注意力机制的 Transformer 模型进行下一帧和时间序列预测
测试和评估在时间序列数据上应用 Transformer 模型的有效性，通过调整超参数、预处理数据、应用降维或卷积编码等方式来解决异常检测、上下文感知和空间复杂性问题，同时探索修改现有解决方案以实现更高性能和学习广义知识的方法。
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3 years ago
光流和下一帧预测的混合学习，提升野外场景的光流表现
本研究使用自监督学习辅助提高 CNN-based 光流估计在实际情境中的性能，在合成和真实场景下混合训练神经网络并采用样本多变量多任务结构，以预测 next-flow 代替当前光流估计，并取得了较好的性能，实验结果表明总体改善了在实际 KI
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8 years ago
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