論文の概要: MIST: Multiple Instance Self-Training Framework for Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01633v1
• Date: Sun, 4 Apr 2021 15:47:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 04:09:07.567086
• Title: MIST: Multiple Instance Self-Training Framework for Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: mist: ビデオ異常検出のためのマルチインスタンス自己学習フレームワーク
• Authors: Jia-Chang Feng, Fa-Ting Hong, Wei-Shi Zheng
• Abstract要約: タスク固有の識別表現を効率的に洗練するためのマルチインスタンス自己学習フレームワーク(MIST)を開発した。 mistは1)スパース連続サンプリング戦略を適用し,より信頼性の高いクリップレベル擬似ラベルを生成するマルチインスタンス擬似ラベル生成器,2)自己誘導型注意強調特徴エンコーダで構成される。 本手法は,上海技術におけるフレームレベルのAUC 94.83%の取得において,既存の教師付きおよび弱教師付き手法と同等あるいはそれ以上に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.80153360498797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weakly supervised video anomaly detection (WS-VAD) is to distinguish anomalies from normal events based on discriminative representations. Most existing works are limited in insufficient video representations. In this work, we develop a multiple instance self-training framework (MIST)to efficiently refine task-specific discriminative representations with only video-level annotations. In particular, MIST is composed of 1) a multiple instance pseudo label generator, which adapts a sparse continuous sampling strategy to produce more reliable clip-level pseudo labels, and 2) a self-guided attention boosted feature encoder that aims to automatically focus on anomalous regions in frames while extracting task-specific representations. Moreover, we adopt a self-training scheme to optimize both components and finally obtain a task-specific feature encoder. Extensive experiments on two public datasets demonstrate the efficacy of our method, and our method performs comparably to or even better than existing supervised and weakly supervised methods, specifically obtaining a frame-level AUC 94.83% on ShanghaiTech.
• Abstract（参考訳）: 弱教師付きビデオ異常検出(WS-VAD)は、識別表現に基づく正常事象と異常を区別することである。 既存の作品の多くはビデオ表現に乏しい。 本研究では,ビデオレベルのアノテーションだけでタスク固有の識別表現を効率的に洗練するマルチインスタンス自己学習フレームワーク(MIST)を開発した。 特に、MISTは、(1)より信頼性の高いクリップレベルの擬似ラベルを生成するためにスパース連続サンプリング戦略を適用するマルチインスタンス擬似ラベルジェネレータと、(2)タスク固有の表現を抽出しながらフレーム内の異常領域に自動的にフォーカスすることを目的とした自己誘導注意促進機能エンコーダとからなる。 さらに,両コンポーネントを最適化し,最終的にタスク固有の特徴エンコーダを得るための自己学習方式を採用する。 2つの公開データセットに対する大規模な実験により,本手法の有効性が実証され,上海技術におけるフレームレベルのAUC 94.83%の取得が可能となった。

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