未来のシーングラフ予測に向けて

核心概念

未来のオブジェクト間の関係を予測する新しいアプローチを提案する。

摘要

この論文は、動的なシーングラフアンティシペーション（SGA）タスクに焦点を当てています。提案された手法であるSceneSayerでは、オブジェクト間の関係を理解し、時間経過とともに進化する関係を予測します。NeuralODEおよびNeuralSDEの概念を活用して、オブジェクト間の相互作用の進化をモデル化し、未来の関係性を推論します。実験結果は、提案手法がオブジェクト間の微細な関係性を正確に予測することを示しています。

统计

著者：Rohith Peddi, Saksham Singh, Saurabh, Parag Singla, Vibhav Gogate
キーワード：シーングラフ、シーン理解、微分方程式

引用

"We adapt state-of-the-art scene graph generation methods as baselines to anticipate future pair-wise relationships between objects and propose a novel approach SceneSayer."
"Intelligent surveillance systems can benefit from SGA, allowing systems to predict and respond to security threats by understanding evolving object relationships in monitored environments."
"Our experimental results demonstrate the superior performance of our approaches in accurately anticipating fine-grained pair-wise relationships between objects."

从中提取的关键见解

Towards Scene Graph Anticipation

by Rohith Peddi... 在 arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04899.pdf

更深入的查询

他の研究分野でも同様に未来予測が可能ですか

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