論文の概要: A Critical Study on the Recent Deep Learning Based Semi-Supervised Video
Anomaly Detection Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01604v1
- Date: Tue, 2 Nov 2021 14:00:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-03 14:06:55.707514
- Title: A Critical Study on the Recent Deep Learning Based Semi-Supervised Video
Anomaly Detection Methods
- Title（参考訳）: 最近の深層学習に基づく半スーパービジョンビデオ異常検出法に関する批判的研究
- Authors: Mohammad Baradaran, Robert Bergevin
- Abstract要約: 本稿では,この分野の研究者を新たな視点に紹介し,最近の深層学習に基づく半教師付きビデオ異常検出手法についてレビューする。
私たちのゴールは、より効果的なビデオ異常検出方法の開発を支援することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.198144010381572
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video anomaly detection is one of the hot research topics in computer vision
nowadays, as abnormal events contain a high amount of information. Anomalies
are one of the main detection targets in surveillance systems, usually needing
real-time actions. Regarding the availability of labeled data for training
(i.e., there is not enough labeled data for abnormalities), semi-supervised
anomaly detection approaches have gained interest recently. This paper
introduces the researchers of the field to a new perspective and reviews the
recent deep-learning based semi-supervised video anomaly detection approaches,
based on a common strategy they use for anomaly detection. Our goal is to help
researchers develop more effective video anomaly detection methods. As the
selection of a right Deep Neural Network plays an important role for several
parts of this task, a quick comparative review on DNNs is prepared first.
Unlike previous surveys, DNNs are reviewed from a spatiotemporal feature
extraction viewpoint, customized for video anomaly detection. This part of the
review can help researchers in this field select suitable networks for
different parts of their methods. Moreover, some of the state-of-the-art
anomaly detection methods, based on their detection strategy, are critically
surveyed. The review provides a novel and deep look at existing methods and
results in stating the shortcomings of these approaches, which can be a hint
for future works.
- Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出はコンピュータビジョンにおけるホットな研究の1つであり、異常事象には大量の情報が含まれている。
異常は通常、リアルタイムアクションを必要とする監視システムの主要な検出対象の1つである。
トレーニング用ラベル付きデータ(すなわち異常のためのラベル付きデータが十分でない)の可用性については、半教師付き異常検出アプローチが近年注目されている。
本稿では,この分野の研究者を新たな視点に紹介し,近年のディープラーニングに基づく半教師付きビデオ異常検出手法を,異常検出に共通戦略に基づいてレビューする。
私たちの目標は、より効果的なビデオ異常検出方法の開発を支援することです。
このタスクのいくつかの部分には、右のDeep Neural Networkの選択が重要な役割を果たすため、DNNに関する簡単な比較レビューが最初に準備されている。
従来の調査とは異なり、DNNは時空間の特徴抽出の観点からレビューされ、ビデオ異常検出用にカスタマイズされる。
このレビューのこの部分は、この分野の研究者がそれぞれの方法の異なる部分に適したネットワークを選択するのに役立つ。
さらに,その検出戦略に基づく最先端の異常検出手法のいくつかを批判的に調査した。
レビューでは、既存のメソッドを新しく深く見ていくとともに、これらのアプローチの欠点が述べられ、今後の作業へのヒントとなる可能性がある。
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