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像奇异博士一样预测未来已成为现实？MIT、百度AI或为你圆梦！(2)
实验时，系统预测的3D影像和现实影像同时显示在实验者所佩戴的VR设备中。结果显示，使用FuturePose的成员做出回避动作的平均反应时间在0.42秒，而未使用的成员需0.62秒的反应时间。
FuturePose的技术原理大致分为以下三个要素：
1.首先，基于残差网络（增加深度且能提高性能的网络）来分析RGB相机中所捕获的图像，以推测对象2D关节的位置。
2.其次，将该位置输入至长短期记忆网络（处理和预测时序数据的模型）用以学习时序特征，从而预测未来的2D位置。
3.为了得到更精准的结果以及降低计算成本，研究团队采用了晶格光流法（将向量网格化用以描述物体移动的方法）。最后将2D位置可视化，构建成3D骨架模型。
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