論文の概要: Efficient Two-Stream Network for Violence Detection Using Separable Convolutional LSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10590v1
• Date: Sun, 21 Feb 2021 12:01:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 15:12:23.558433
• Title: Efficient Two-Stream Network for Violence Detection Using Separable Convolutional LSTM
• Title（参考訳）: 分離型畳み込みLSTMを用いたバイオレンス検出のための高効率2ストリームネットワーク
• Authors: Zahidul Islam, Mohammad Rukonuzzaman, Raiyan Ahmed, Md. Hasanul Kabir, Moshiur Farazi
• Abstract要約: Separable Convolutional LSTM(SepConvLSTM)と予め訓練されたMobileNetを活用した効率的な2ストリームディープラーニングアーキテクチャを提案する。 SepConvLSTMは、ConvLSTMの各ゲートの畳み込み操作を深さ方向に分離可能な畳み込みに置き換えて構築されます。 我々のモデルは、大きくて挑戦的なrwf-2000データセットの精度を2%以上上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatically detecting violence from surveillance footage is a subset of activity recognition that deserves special attention because of its wide applicability in unmanned security monitoring systems, internet video filtration, etc. In this work, we propose an efficient two-stream deep learning architecture leveraging Separable Convolutional LSTM (SepConvLSTM) and pre-trained MobileNet where one stream takes in background suppressed frames as inputs and other stream processes difference of adjacent frames. We employed simple and fast input pre-processing techniques that highlight the moving objects in the frames by suppressing non-moving backgrounds and capture the motion in-between frames. As violent actions are mostly characterized by body movements these inputs help produce discriminative features. SepConvLSTM is constructed by replacing convolution operation at each gate of ConvLSTM with a depthwise separable convolution that enables producing robust long-range Spatio-temporal features while using substantially fewer parameters. We experimented with three fusion methods to combine the output feature maps of the two streams. Evaluation of the proposed methods was done on three standard public datasets. Our model outperforms the accuracy on the larger and more challenging RWF-2000 dataset by more than a 2% margin while matching state-of-the-art results on the smaller datasets. Our experiments lead us to conclude, the proposed models are superior in terms of both computational efficiency and detection accuracy.
• Abstract（参考訳）: 監視映像から暴力を自動的に検出することは、無人のセキュリティ監視システムやインターネットビデオフィルタリングなどに適用可能であるため、特に注目に値する活動認識のサブセットである。 本研究では,SepConvLSTM (Separable Convolutional LSTM) とプリトレーニングされたMobileNet(ストリームがバックグラウンドで抑制されたフレームを入力として取り込む)と,隣接するフレームの他のストリームプロセスの違いを利用して,効率的な2ストリームディープラーニングアーキテクチャを提案する。 我々は,移動しない背景を抑え,フレーム間の動きを捉えることによって,フレーム内の移動物体をハイライトする,シンプルで高速な入力前処理技術を採用した。 暴力的な行動は体の動きによって特徴づけられるため、これらの入力は差別的な特徴を生み出すのに役立つ。 SepConvLSTM は、ConvLSTM の各ゲートの畳み込み操作を深さ方向の分離可能な畳み込みに置き換えることで構築され、非常に少ないパラメータを使用して堅牢な長距離時空間特性を生成します。 2つのストリームの出力特徴マップを結合する3つの融合手法を実験した。 提案手法の評価は3つの標準公開データセットで行った。 我々のモデルは、より大きく、より困難なRWF-2000データセットの精度を2%以上のマージンで上回り、より小さなデータセットの最先端結果と一致させる。 実験の結果,提案モデルの方が計算効率と検出精度の両面で優れていることがわかった。

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