CrevNet：条件可逆视频预测
计算机视觉与模式识别
2019-10-28 v1 机器学习
摘要
应用保持分辨率的模块是视频预测中最大化信息保留的常用做法，但其高内存消耗极大限制了其应用场景。我们提出 CrevNet，一种条件可逆网络（Conditionally Reversible Network），使用可逆架构构建双射双向自编码器及其互补的循环预测器。我们的模型享有理论上保证的特征提取过程中无信息损失的特性，以及更低的内存消耗和计算效率。
引用
@article{arxiv.1910.11577,
title = {CrevNet: Conditionally Reversible Video Prediction},
author = {Wei Yu and Yichao Lu and Steve Easterbrook and Sanja Fidler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11577},
year = {2019}
}