Модель прогнозирования погоды DeepMind (репозиторий GitHub)
DeepMind уже несколько лет работает над прогнозированием погоды. Последняя модель, построенная на графовых нейронных сетях, чрезвычайно точна для 10-дневных прогнозов. https://github.com/google-deepmind/graphcast


Интерполяция видеокадров с индексацией расстояния
Существующие методы интерполяции видеокадров (VFI) слепо предсказывают, где находится каждый объект в определенный момент времени t («индексация времени»), что затрудняет предсказание точных движений объекта. Учитывая два изображения ⚾️, существует бесконечно много возможных траекторий: ускоряющихся или замедляющихся, прямых или изогнутых. Это часто приводит к размытым кадрам, поскольку метод усредняет эти возможности. Вместо того, чтобы заставлять сеть неявно изучать это сложное сопоставление времени и местоположения вместе с прогнозированием кадров, мы предоставляем сети явную подсказку о том, как далеко объект прошел между начальным и конечным кадрами. Новый подход получил название «индексация расстояния». https://zzh-tech.github.io/InterpAny-Clearer