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SYSTEM AND METHOD FOR UNSUPERVISED SCENE DECOMPOSITION USING SPATIO-TEMPORAL ITERATIVE INFERENCE

机译:使用时空迭代推理的无监督场景分解的系统和方法

摘要

Systems and methods for unsupervised multi-object scene decomposition that involve a spatio-temporal amortized inference model for multi-object video decomposition. Systems and methods involve a new spatio-temporal iterative inference framework to jointly model complex multi-object representations and the explicit temporal dependencies between the frames. Those dependencies improve overall quality of decomposition, encode information about object dynamics and can be used to predict future trajectories of each object separately. Additionally, the model can generate precise estimations and output data even without color information. The model has scene decomposition, segmentation and future prediction capabilities. The processor can use the model to simulate future frames of the scene data.
机译:用于无监督的多对象场景分解的系统和方法,其涉及用于多对象视频分解的时空摊销推理模型。 系统和方法涉及新的时空迭代推理框架,共同模拟复杂的多对象表示和帧之间的显式时间依赖关系。 这些依赖性提高了分解的整体质量,对象动态的编码信息,可用于分别预测每个物体的未来轨迹。 另外,该模型即使没有颜色信息,也可以生成精确的估计和输出数据。 该模型具有场景分解,分段和未来的预测功能。 处理器可以使用模型来模拟场景数据的未来帧。

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