Компьютерные науки > Комплекторное видение и распознавание шаблона [представлено 7 октября 2026 года] Название: MESSENGER: Оценка потока последовательности памяти с помощью Autoregsive Next-Frame Provision View PDF HTML (экспериментальное) резюме. Ранние оценки по двум парам, опирающиеся на мгновенную двухфрейму движения, не имеют долгосрочной временной корреляции и также борются с плохими возможностями экстраполяции в будущем. Хотя некоторые методы последнего времени пытаются изучить многорамовую оценку потока сцены в порядке последовательности, они обычно страдают от больших вычислительных накладных расходов при увеличении вводных систем и долгосрочной деградации прогнозов из-за неэффективного распространения движения. Чтобы решить эти проблемы, мы предлагаем новый последовательный трубопровод с памятью под названием MESSENGER. Для того чтобы в достаточной степени использовать долгосрочные временные зависимости, естественно в рамках последовательной последовательности, буфер памяти разработан путем явного хранения множественных оценок потока истории и латентных государств. Для каждой вводной системы время хранения потоков и состояния коррелируют и извлекаются для прогнозирования текущего начального потока следующим способом. Кроме того, мы разрабатываем модуль перевёртывания с пониманием неопределенности для фильтрации ненадежных поисков и смягчения накопившихся ошибок. Обширные эксперименты на NOSceens и Argolverse 2 демонстрируют самые современные характеристики нашего…
MESSENGER: Оценка последовательности потока в сцене, направленная на повышение памяти, посредством автономного прогнозирования следующего этапа
arXiv: 2610.10.10759v1 Аннонс Тип: новое резюме: поток сцены может фиксировать перемещение движения на низком уровне 3D в динамических сценариях. Ранние оценки по двум парам, опирающиеся на мгновенную двухфрейму движения, не имеют долгосрочной временной корреляции и также борются с плохими возможностями экстраполяции в будущем. Хотя некоторые методы последнего времени пытаются изучить многорамовую оценку потока сцены в порядке последовательности, они обычно страдают от больших вычислительных накладных расходов при увеличении вводных систем и долгосрочной деградации прогнозов из-за неэффективного распространения движения. Чтобы решить эти проблемы, мы предлагаем новый последовательный трубопровод с памятью под названием MESSENGER. Для того чтобы в достаточной степени использовать долгосрочные временные зависимости, естественно в рамках последовательной последовательности, буфер памяти разработан путем явного хранения множественных оценок потока истории и латентных государств. Для каждой входящей системы время хранения потоков и состояния коррелируют и извлечены для предсказания кёррена