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#921
summarized by : 日坂 幸次
どんな論文か？
将来のフレームのセマンティックセグメンテーションを予測することで、シーンの展開を予測する。
※セマンティック セグメンテーション (Semantic Segmentation) は、画像内の全画素にラベルやカテゴリを関連付けるディープラーニング (Deep Learning) のアルゴリズム
新規性
観測された特徴量から将来の特徴量を回帰させるF2F(feature-to-feature)予測がこれまであったが、過去と未来の間の因果関係をモデル化し、予測対象の次元を下げることで推論を正則化する、新しいF2M(feature-to-motion)定式化を検討。
結果
提案したF2MFモデルは、相関特徴量との相乗効果で動作し、都市景観データの短期・中期予測において、従来の手法を凌駕することを示した。
その他（なぜ通ったか？等）
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