論文の概要: Global Information Guided Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06813v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 12:32:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 13:15:24.027302
• Title: Global Information Guided Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: グローバル情報誘導ビデオ異常検出
• Authors: Hui Lv, Chunyan Xu, Zhen Cui
• Abstract要約: エンドツーエンドのグローバル情報ガイド(GIG)異常検出フレームワークを提案する。 GIGモジュールの弱いラベルを活用することで、まずグローバルなパターンキューをマイニングします。 次に,空間領域におけるベクトル間の関係を大域キューベクトルで測定する空間推論モジュールを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.06102254676957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video anomaly detection (VAD) is currently a challenging task due to the complexity of anomaly as well as the lack of labor-intensive temporal annotations. In this paper, we propose an end-to-end Global Information Guided (GIG) anomaly detection framework for anomaly detection using the video-level annotations (i.e., weak labels). We propose to first mine the global pattern cues by leveraging the weak labels in a GIG module. Then we build a spatial reasoning module to measure the relevance between vectors in spatial domain with the global cue vectors, and select the most related feature vectors for temporal anomaly detection. The experimental results on the CityScene challenge demonstrate the effectiveness of our model.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出(VAD)は、現在、異常の複雑さと労働集約的な時間的アノテーションの欠如のために難しい課題である。 本稿では,ビデオレベルのアノテーション(弱ラベル)を用いた異常検出のためのgig(end-to-end global information guided)異常検出フレームワークを提案する。 GIGモジュールの弱いラベルを活用することにより,まずグローバルなパターンの手がかりを抽出する。 次に,空間領域におけるベクトル間の関係をグローバルキューベクトルで測る空間推論モジュールを構築し,時間的異常検出のための最も関連性の高い特徴ベクトルを選択する。 cityscene challengeの実験結果は,本モデルの有効性を示している。

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