論文の概要: Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13228v1
• Date: Mon, 30 Mar 2020 05:30:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 07:56:48.929641
• Title: Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のためのメモリ誘導正規性学習
• Authors: Hyunjong Park, Jongyoun Noh, Bumsub Ham
• Abstract要約: 本稿では,異常検出に対する教師なし学習手法を提案する。 また,メモリをトレーニングするための特徴量と分離性損失を新たに提示し,メモリアイテムの識別能力と通常のデータからの深い学習能力を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.77435699029528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of anomaly detection, that is, detecting anomalous events in a video sequence. Anomaly detection methods based on convolutional neural networks (CNNs) typically leverage proxy tasks, such as reconstructing input video frames, to learn models describing normality without seeing anomalous samples at training time, and quantify the extent of abnormalities using the reconstruction error at test time. The main drawbacks of these approaches are that they do not consider the diversity of normal patterns explicitly, and the powerful representation capacity of CNNs allows to reconstruct abnormal video frames. To address this problem, we present an unsupervised learning approach to anomaly detection that considers the diversity of normal patterns explicitly, while lessening the representation capacity of CNNs. To this end, we propose to use a memory module with a new update scheme where items in the memory record prototypical patterns of normal data. We also present novel feature compactness and separateness losses to train the memory, boosting the discriminative power of both memory items and deeply learned features from normal data. Experimental results on standard benchmarks demonstrate the effectiveness and efficiency of our approach, which outperforms the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,映像列における異常事象の検出という異常検出の問題に対処する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく異常検出手法は、典型的には、入力ビデオフレームの再構成などのプロキシタスクを活用し、トレーニング時に異常サンプルを見ることなく正常性を記述するモデルを学習し、テスト時に再構成エラーを使用して異常度を定量化する。 これらのアプローチの主な欠点は、通常のパターンの多様性を明示的に考慮していないことと、cnnの強力な表現能力が異常なビデオフレームを再構築できることである。 この問題に対処するために,正規パターンの多様性を明示的に考慮しつつ,cnnの表現能力を低下させる異常検出に対する教師なし学習手法を提案する。 この目的のために,メモリレコード内のアイテムが正規データのプロトタイプパターンとなるような新しい更新方式のメモリモジュールを提案する。 また,メモリをトレーニングするための特徴量と分離性損失を新たに提示し,メモリアイテムの識別能力と通常のデータからの深い学習能力を高める。 標準ベンチマークによる実験結果から,提案手法の有効性と効率性が実証された。

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