【摘 要】
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基于视频数据的深度预测学习（以下简称“深度预测学习”）属于深度学习、计算机视觉和强化学习的交叉融合研究方向,是气象预报、自动驾驶、机器人视觉控制等场景下智能预测与决策系统的关键组成部分,在近年来成为机器学习的热点研究领域.深度预测学习遵从自监督学习范式,从无标签的视频数据中挖掘自身的监督信息,学习其潜在的时空模式表达.本文对基于深度学习的视频预测现有研究成果进行了详细综述.首先,归纳了深度预测学习
【机 构】
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上海交通大学人工智能研究院人工智能教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.62106144,No.U19B2035）； 上海市科技重大专项（No.2021SHZDZX0102）； 上海市青年科技英才扬帆计划（No.21Z510202133）；
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基于视频数据的深度预测学习（以下简称“深度预测学习”）属于深度学习、计算机视觉和强化学习的交叉融合研究方向,是气象预报、自动驾驶、机器人视觉控制等场景下智能预测与决策系统的关键组成部分,在近年来成为机器学习的热点研究领域.深度预测学习遵从自监督学习范式,从无标签的视频数据中挖掘自身的监督信息,学习其潜在的时空模式表达.本文对基于深度学习的视频预测现有研究成果进行了详细综述.首先,归纳了深度预测学习的研究范畴和交叉应用领域.其次,总结了视频预测研究中常用的数据集和评价指标.而后,从基于观测空间的视频预测、基于状态空间的视频预测、有模型的视觉决策三个角度,分类对比了当前主流的深度预测学习模型.最后,本文分析了深度预测学习领域的热点问题,并对研究趋势进行了展望.
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