Pseudo Ground Truth Segmentation Mask to Improve Video Prediction Quality

Mu Chien Hsu, Jui Chun Shyur, Hiroshi Watanabe

研究成果: Conference contribution

1 被引用数 (Scopus)

抄録

Video prediction to foresee future events is an extremely difficult job since it involves spatial feature extraction and temporal sequential analysis. We identified that the semantic information is actually crucial to prediction, and proposed using 'pseudo ground truth' segmentation masks which are generated automatically in real time and add them to the input layers as extra information to predict future frames. Experiments conducted on our self-defined network demonstrated drastically higher quality predictions are achieved when compared with other state-of-the-art direct video prediction models.

本文言語English
ホスト出版物のタイトル2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2020
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ831-832
ページ数2
ISBN(電子版)9781728198026
DOI
出版ステータスPublished - 2020 10 13
イベント9th IEEE Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2020 - Kobe, Japan
継続期間: 2020 10 132020 10 16

出版物シリーズ

名前2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2020

Conference

Conference9th IEEE Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2020
国/地域Japan
CityKobe
Period20/10/1320/10/16

ASJC Scopus subject areas

  • 信号処理
  • 電子工学および電気工学
  • メディア記述
  • 器械工学
  • コンピュータ ネットワークおよび通信
  • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識

フィンガープリント

「Pseudo Ground Truth Segmentation Mask to Improve Video Prediction Quality」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル