論文の概要: Self-trained Deep Ordinal Regression for End-to-End Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06780v1
• Date: Sun, 15 Mar 2020 08:44:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 08:56:50.072412
• Title: Self-trained Deep Ordinal Regression for End-to-End Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドビデオ異常検出のための自己学習深度回帰法
• Authors: Guansong Pang, Cheng Yan, Chunhua Shen, Anton van den Hengel, Xiao Bai
• Abstract要約: ビデオ異常検出に自己学習深層順序回帰を適用することで,既存の手法の2つの重要な限界を克服できることを示す。 我々は,手動で正規/異常データをラベル付けすることなく,共同表現学習と異常スコアリングを可能にする,エンドツーエンドのトレーニング可能なビデオ異常検出手法を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 114.9714355807607
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Video anomaly detection is of critical practical importance to a variety of real applications because it allows human attention to be focused on events that are likely to be of interest, in spite of an otherwise overwhelming volume of video. We show that applying self-trained deep ordinal regression to video anomaly detection overcomes two key limitations of existing methods, namely, 1) being highly dependent on manually labeled normal training data; and 2) sub-optimal feature learning. By formulating a surrogate two-class ordinal regression task we devise an end-to-end trainable video anomaly detection approach that enables joint representation learning and anomaly scoring without manually labeled normal/abnormal data. Experiments on eight real-world video scenes show that our proposed method outperforms state-of-the-art methods that require no labeled training data by a substantial margin, and enables easy and accurate localization of the identified anomalies. Furthermore, we demonstrate that our method offers effective human-in-the-loop anomaly detection which can be critical in applications where anomalies are rare and the false-negative cost is high.
• Abstract（参考訳）: ビデオの異常検出は、人間が興味をそそられる可能性のあるイベントに注目することを可能にするため、様々な現実のアプリケーションにとって重要な実用的重要性である。 ビデオ異常検出に自己学習型深層順序回帰を適用することで,既存の手法の2つの重要な限界を克服できることを示す。 1)手動ラベル付き正規訓練データに大きく依存していること、及び 2)副最適特徴学習。 代用2クラス順序回帰タスクを定式化することにより,手動でラベル付けされた正規/異常データを必要としない共同表現学習と異常スコアを可能にする,エンドツーエンドのトレーニング可能なビデオ異常検出手法を考案する。 8つの実世界の映像シーンにおける実験により,提案手法は,ラベル付きトレーニングデータを必要としない最先端の手法よりも高い性能を示し,同定された異常の簡易かつ正確な位置推定を可能にする。 さらに,本手法は,異常が稀であり,偽陰性コストが高いアプリケーションにおいて重要となる,効果的なループ内異常検出を提供することを示す。

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