論文の概要: CPNet: Cross-Parallel Network for Efficient Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04454v2
• Date: Wed, 11 Aug 2021 02:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 10:29:26.219564
• Title: CPNet: Cross-Parallel Network for Efficient Anomaly Detection
• Title（参考訳）: CPNet: 効率的な異常検出のためのクロスパラレルネットワーク
• Authors: Youngsaeng Jin, David Han and Hanseok Ko
• Abstract要約: ここでは、性能低下を伴わない計算を最小化するために、効率的な異常検出のためのクロスパラレルネットワーク(CPNet)を提案する。 ネットワーク間シフトモジュールは、シーケンシャルフレーム間の時間的関係をキャプチャして、より正確な将来の予測を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.84973451610082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Anomaly detection in video streams is a challenging problem because of the scarcity of abnormal events and the difficulty of accurately annotating them. To alleviate these issues, unsupervised learning-based prediction methods have been previously applied. These approaches train the model with only normal events and predict a future frame from a sequence of preceding frames by use of encoder-decoder architectures so that they result in small prediction errors on normal events but large errors on abnormal events. The architecture, however, comes with the computational burden as some anomaly detection tasks require low computational cost without sacrificing performance. In this paper, Cross-Parallel Network (CPNet) for efficient anomaly detection is proposed here to minimize computations without performance drops. It consists of N smaller parallel U-Net, each of which is designed to handle a single input frame, to make the calculations significantly more efficient. Additionally, an inter-network shift module is incorporated to capture temporal relationships among sequential frames to enable more accurate future predictions.The quantitative results show that our model requires less computational cost than the baseline U-Net while delivering equivalent performance in anomaly detection.
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