Intelligence本記事では、DMVFNと呼ばれる機械学習手法を用いて任意の動画の次のフレームを予測する方法をご紹介します。Prediction技術です。Predictionタスクでは、過去のフレームを元に未来のフレームを予測します。このタスクを実現する従来技術は、モデルサイズが大きいという課題があり、かつ、高い精度を得るには、セマンティックセグメンテーションや、Depthマップなど追加の入力情報が必要な場合がありました。Networkを構築し、RGB画像のみで従来より低い計算コストで優れた予測パフォーマンスを実現しています。Prediction詳細はこちらの論文をご参照ください。本記事では上記手法を用いて、動画のフレーム画像から未来のフレーム画像を予測していきます。Predictionを試していきます。ソースコードは本記事にも記載していますが、下記のGitHubでも取得可能です。Colaboratoryで開くこともできます。このデモはPythonで実装しています。Pythonの実装に不安がある方、Pythonを使った機械学習について詳しく勉強したい方は、以下の書籍やオンライン講座などがおすすめです。本記事では、現役機械学習エンジニアとして働く筆者が実際に読んだ書籍の中でおすすめの書籍をレベル別に紹介しています。本記事では、機械学習エンジニアとして働く筆者が、AI・機械学習をまったく知らない方でも取り組みやすいおすすめのオンライン講座をご紹介しています。環境セットアップそれではセットアップしていきます。Colaboratoryを開いたら下記を設定しGPUを使用するようにしてください。初めにGithubからソースコードを取得します。2ffe0399ecb82e77ef5f386d0be75c8ce5bcef2f次にライブラリをインストールします。gdown最後にライブラリをインポートします。Model以上で環境セットアップは完了です。学習済みモデルのセットアップここでは、論文発表元が公開する学習済みモデルをダウンロードしていきます。quiet=False)テストデータのセットアップここでは、モデルに入力するテストデータをダウンロードしていきます。Predictionを実行していきます。モデルを選択し、ランダムシードを固定します。True推論を実行します。pred)推論結果を表示して確認します。)plt.show()pred_***が予測されたフレーム画像です。正解データより若干進みが遅いですが、車が進んでいるフレームが予測されています。Predictionをご紹介しました。本記事では、機械学習を動かすことにフォーカスしてご紹介しました。学術的に体系立てて学びたいという方には以下の書籍などがお勧めです。*このブログについてホームサイトマップTeDokologyTeDokology。