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アイテム
敵対的生成ネットワークを用いた動画予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229890
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229890dfba2898-8c30-4595-9c5a-47a584211dd0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z85-1Q-01.pdf (777.6 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 敵対的生成ネットワークを用いた動画予測 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 慶大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 慶大 | ||||||||||
| 著者名 |
畑, 諒翼
× 畑, 諒翼
× 篠沢, 佳久
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年、多種多様な分野において深層学習を用いた予測技術と生成技術に関する研究が盛んに行われている。応用先として想定される自動車における自動運転技術を安全かつ正確に実現するためには、ドライブレコーダー等の動画における高精度な予測技術と生成技術が必要不可欠である。しかしながら、動画を対象とした予測生成技術は未だ期待されている段階には至っていない。本研究では、任意のフレーム長からなる動画において、その続きの動画を同じく任意のフレーム長で生成するモデルを提案し、より高精度な予測を試みることを目的とする。特に本研究では、先行研究の1つであるDVD-GAN-FPとは異なるConvolutional LSTM Network等を導入することでその有用性を検証した。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 181-182, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
