[论文解读] Fully Context-Aware Video Prediction.

Wonmin Byeon, Qin Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 23, 2017

Advanced Image Processing Techniques参考文献 18被引用 8

一句话总结

该论文提出了一种完全上下文感知的视频预测模型，采用并行多维LSTM和融合单元，消除时间上下文中的盲区，在Human 3.6M、Caltech Pedestrian和UCF-101数据集上实现了最先进性能，且参数量少于竞争模型，无需依赖深度卷积、多尺度设计或对抗性训练。

ABSTRACT

Video prediction models based on convolutional networks, recurrent networks, and their combinations often result in blurry predictions. We identify an important contributing factor for imprecise predictions that has not been studied adequately in the literature: blind spots, i.e., lack of access to all relevant past information for accurately predicting the future. To address this issue, we introduce a fully context-aware architecture that captures the entire available past context for each pixel using Parallel Multi-Dimensional LSTM units and aggregates it using blending units. Our model outperforms a strong baseline network of 20 recurrent convolutional layers and yields state-of-the-art performance for next step prediction on three challenging real-world video datasets: Human 3.6M, Caltech Pedestrian, and UCF-101. Moreover, it does so with fewer parameters than several recently proposed models, and does not rely on deep convolutional networks, multi-scale architectures, separation of background and foreground modeling, motion flow learning, or adversarial training. These results highlight that full awareness of past context is of crucial importance for video prediction.

研究动机与目标

• 解决现有研究中尚未充分探索的、因过去上下文访问不完整导致的视频预测模糊问题。
• 通过确保每个像素都能访问到相关上下文的完整历史，消除视频预测中的盲区。
• 开发一种模型，实现高预测精度，且不依赖复杂组件（如对抗性训练、运动光流估计或多尺度架构）。
• 证明即使采用更简单的架构，全上下文感知也能带来更优性能。

提出的方法

• 使用并行多维LSTM单元，为每个像素捕获所有过去帧中的时空上下文，确保不遗漏任何相关历史。
• 使用融合单元将并行多维LSTM中的上下文信息聚合并融合为统一表示，用于预测。
• 设计架构以保持全上下文感知，无需深层残差或空洞卷积网络。
• 避免使用背景-前景分离、光流估计或对抗性损失函数等辅助组件。
• 在真实世界视频数据集上，使用标准视频预测损失函数端到端训练模型。
• 通过结构化的上下文聚合机制，利用长程时间依赖关系，优化下一帧预测。

实验结果

研究问题

• RQ1 盲区引起的上下文丢失在现有模型中在多大程度上导致了视频预测模糊？
• RQ2 通过确保完全访问过去上下文，模型是否能在不依赖复杂架构组件的情况下实现最先进性能？
• RQ3 与使用深层卷积网络或对抗性训练的模型相比，上下文感知建模在预测质量与参数效率方面表现如何？
• RQ4 消除盲点是否能提升模型在多样化视频数据集上的泛化能力？

主要发现

• 所提模型在Human 3.6M、Caltech Pedestrian和UCF-101视频预测基准上实现了最先进性能。
• 尽管参数量少于近期提出的多个模型，该模型仍优于具有20层循环卷积层的强基线模型。
• 该模型无需深层卷积网络、多尺度架构、背景-前景分离、运动光流学习或对抗性训练即可实现高性能。
• 通过全上下文感知消除盲点，使视频预测更加清晰和准确。
• 该模型在具有不同运动复杂度和场景动态的多样化真实世界视频数据集中展现出优越的泛化能力。