論文の概要: Discriminative-Generative Dual Memory Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14430v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 15:49:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 12:58:44.921427
• Title: Discriminative-Generative Dual Memory Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 識別生成デュアルメモリビデオ異常検出
• Authors: Xin Guo, Zhongming Jin, Chong Chen, Helei Nie, Jianqiang Huang, Deng Cai, Xiaofei He, Xiansheng Hua
• Abstract要約: 近年,ビデオ異常検出(VAD)には,トレーニングプロセス中に通常のデータに代えて,いくつかの異常を使おうと試みている。 本稿では,いくつかの異常を生かしてデータの不均衡を解決するために,識別生成型デュアルメモリ(dream)異常検出モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.09977516403411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, people tried to use a few anomalies for video anomaly detection (VAD) instead of only normal data during the training process. A side effect of data imbalance occurs when a few abnormal data face a vast number of normal data. The latest VAD works use triplet loss or data re-sampling strategy to lessen this problem. However, there is still no elaborately designed structure for discriminative VAD with a few anomalies. In this paper, we propose a DiscRiminative-gEnerative duAl Memory (DREAM) anomaly detection model to take advantage of a few anomalies and solve data imbalance. We use two shallow discriminators to tighten the normal feature distribution boundary along with a generator for the next frame prediction. Further, we propose a dual memory module to obtain a sparse feature representation in both normality and abnormality space. As a result, DREAM not only solves the data imbalance problem but also learn a reasonable feature space. Further theoretical analysis shows that our DREAM also works for the unknown anomalies. Comparing with the previous methods on UCSD Ped1, UCSD Ped2, CUHK Avenue, and ShanghaiTech, our model outperforms all the baselines with no extra parameters. The ablation study demonstrates the effectiveness of our dual memory module and discriminative-generative network.
• Abstract（参考訳）: 近年,ビデオ異常検出(VAD)には,トレーニングプロセス中に通常のデータに代えて,いくつかの異常を使おうと試みている。 データ不均衡の副作用は、少数の異常データが大量の正規データに直面したときに発生する。 最新のVADでは、トリプルト損失やデータ再サンプリング戦略を使用してこの問題を軽減する。 しかし、いくつかの異常のある識別的vadのための精巧に設計された構造はいまだに存在しない。 本稿では,いくつかの異常を生かしてデータの不均衡を解決するために,識別生成型デュアルメモリ(dream)異常検出モデルを提案する。 2つの浅い判別器を用いて、通常の特徴分布境界と次のフレーム予測のためのジェネレータを締め付ける。 さらに、正規性と異常空間の両方においてスパース特徴表現を得るためのデュアルメモリモジュールを提案する。 その結果、DREAMはデータ不均衡問題を解決するだけでなく、合理的な特徴空間も学習する。 さらに理論的には、DREAMは未知の異常にも有効である。 UCSD Ped1, UCSD Ped2, CUHK Avenue, ShanghaiTechの従来の手法と比較して, 我々のモデルは余分なパラメータなしで全てのベースラインを上回ります。 アブレーション研究は,デュアルメモリモジュールと識別生成ネットワークの有効性を示す。

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