【車載動画予測×深層学習(GAN)】PyTorchで実装する動画予測モデルPart3 - Qiita

概要 自動運転が実用化に近づく中、ドライブレコーダ等の車載カメラから取得できる動画像の活用は、今日ますます重要なタスクになっていると思います。当記事では、GANを用いた予測モデルを構築し、実際どこまでできるのか検証します。 今回はPart2の結果を踏まえてモデルの改善をし、その性能を評価したいと思います。Part1ではCNNとGRUを用いたシンプルなモデル、Part2ではConv-LSTMを用いたモデルで予測を実施してみましたが、その予測結果はこんあものか、、という感じでした。そこで今回は、GAN（敵対的学習）の枠組みを導入することでモデルの予測品質向上を狙いたいと思います。 以下に動画予測のシステム全体像を示します。 詳細に関してはPart2を確認いただければと思います。 また、実装はこちらで公開しています。 ※当記事のGANの実装の公開はしばしお待ちください。 動画予測モデル 今回実装