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J-GLOBAL ID：201902215103053416   整理番号：19A1933021

視覚動力学:層状交差畳込みネットワークによる確率的未来生成【JST・京大機械翻訳】

Visual Dynamics: Stochastic Future Generation via Layered Cross Convolutional Networks

著者 (4件)： Xue Tianfan (Google Inc., Mountain View, CA, USA) ,  Wu Jiajun (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Bouman Katherine L. (Harvard University, Cambridge, MA, USA) ,  Freeman William T. (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 41  号： 9  ページ： 2236-2250  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一入力画像から多数の可能な将来フレームを合成する問題を研究した。決定論的または非パラメトリックな方法でこの問題に取り組んだ従来の方法とは対照的に,確率的方法で将来のフレームをモデル化することを提案した。我々の確率モデルは,単一入力画像から多くの可能な将来のフレームをサンプリングし,合成することを可能にする。オブジェクトの現実的な動きを合成するために,著者らは,新しいネットワーク構造,すなわち,交差畳込みネットワークを提案した。このネットワークは特徴マップと畳込みカーネルとして画像と運動情報をそれぞれ符号化する。実験において,著者らのモデルは,2D形状やアニメーションゲームのような合成データ,および実世界ビデオフレーム上で良く機能する。学習されたネットワーク表現の解析を示し,それがオブジェクトの出現と動きのコンパクトな符号化を暗黙的に学習することを示した。また,視覚的類推とビデオ外挿を含むその応用のいくつかを実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  ネットワーク構造 ,  *畳込み ,  外挿法 ,  二次元 ,  確率モデル ,  録画装置 ,  *ネットワーク ,  類推 ,  アニメーション ,  ゲーム ,  モデリング ,  画像
準シソーラス用語： ビデオフレーム ,  決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 視覚 ,  動力学 ,  層状 ,  交差 ,  畳込み ,  確率 ,  未来