Как я могу предсказать следующее изображение из серии изображений?

avatar
Vidura Jayalath
8 апреля 2018 в 06:07
1227
1
-3

Я планирую предсказать следующее изображение из последовательности изображений. Я искал в Интернете (Google/YouTube) учебные пособия и аналогичную работу. но я не мог найти ни одного. Я хочу знать, можно ли найти закономерность и предсказать следующее изображение, и могу ли я найти для этого несколько руководств.

Источник
Vidura Jayalath
8 апреля 2018 в 07:16
0

Благодарю за ваш ответ. Я нашел несколько бумаг. Они объясняют некоторые теории. но проблема в том, что я не мог понять, с чего начать.

Piglet
8 апреля 2018 в 07:20
0

ну, если вы не можете понять, с чего начать, вам явно не хватает знаний. Боюсь, вам придется научиться :)

Vidura Jayalath
8 апреля 2018 в 13:56
0

Вот почему я спрашиваю, есть ли какой-либо учебник, которому я могу следовать и учиться

Piglet
8 апреля 2018 в 18:41
0

насколько хорошо вы знаете машинное обучение?

Vidura Jayalath
8 апреля 2018 в 18:59
0

Я знаю только основы машинного обучения. Я следил за некоторыми учебными пособиями по классификации и т. Д., Используя тензорный поток. не знаю с чего начать..

Piglet
8 апреля 2018 в 19:09
0

если веб-поиск не дает никаких руководств, очень маловероятно, что есть какие-либо полезные. так что вам придется придерживаться с бумагами. эти статьи обычно не написаны для начинающих, и в них нет учебных пособий, потому что целевые читатели не нуждаются в учебных пособиях. в то время как вы найдете множество тренингов по оказанию первой помощи для всех, вы не найдете тренинга для начинающих по хирургии головного мозга, если вы понимаете, о чем я. читать эти бумаги. тщательно исследуйте все, что вы не понимаете, пока не поймете. научиться решать атомарные задачи, а не всю проблему

Vidura Jayalath
8 апреля 2018 в 19:20
0

Большое спасибо за ваш ответ. Я постараюсь разобраться в документах и ​​тщательно их изучить.

Martin Thoma
9 апреля 2018 в 11:05
0

@ViduraJayalat Если вы хотите избежать неконструктивных комментариев, вы можете добавить раздел «что я пробовал». В этом случае вам следует добавить пару статей и несколько частей, которые вы не поняли.

Ответы (1)

avatar
Martin Thoma
9 апреля 2018 в 10:47
0

Вы можете использовать CNN:

  • Тогда входными данными являются не 3 * w * h, а (3*количество изображений) * w * h, так что вы можете просто объединить данные в глубину
  • В результате получается просто изображение, а не класс. Таким образом, между ними не нужно сглаживать... или изменять форму.

Посмотрите на Полностью сверточные сети для семантической сегментации и преобразования изображения в изображение.

Если вы еще не видели: Keras очень удобен.

Вас также может заинтересовать концепция оптического потока

Vidura Jayalath
11 апреля 2018 в 16:32
1

Большое спасибо за ваш ответ. Я пойду по этому пути