論文の概要: Object-centric and memory-guided normality reconstruction for video anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03677v4
• Date: Fri, 19 May 2023 09:21:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 20:13:30.589077
• Title: Object-centric and memory-guided normality reconstruction for video anomaly detection
• Title（参考訳）: ビデオ異常検出のためのオブジェクト中心およびメモリ誘導正規性再構成
• Authors: Khalil Bergaoui, Yassine Naji, Aleksandr Setkov, Ang\'elique Loesch, Mich\`ele Gouiff\`es and Romaric Audigier
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ監視における異常検出問題に対処する。 異常事象の固有な規則性と不均一性のため、問題は正規性モデリング戦略と見なされる。 我々のモデルは、トレーニング中に異常なサンプルを見ることなく、オブジェクト中心の正規パターンを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.64792194894702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses video anomaly detection problem for videosurveillance. Due to the inherent rarity and heterogeneity of abnormal events, the problem is viewed as a normality modeling strategy, in which our model learns object-centric normal patterns without seeing anomalous samples during training. The main contributions consist in coupling pretrained object-level action features prototypes with a cosine distance-based anomaly estimation function, therefore extending previous methods by introducing additional constraints to the mainstream reconstruction-based strategy. Our framework leverages both appearance and motion information to learn object-level behavior and captures prototypical patterns within a memory module. Experiments on several well-known datasets demonstrate the effectiveness of our method as it outperforms current state-of-the-art on most relevant spatio-temporal evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオ監視におけるビデオ異常検出問題に対処する。 異常事象の固有ラリティーと不均一性のため、このモデルはトレーニング中に異常なサンプルを見ることなく、オブジェクト中心の正常パターンを学習する正規性モデリング戦略と見なされる。 主なコントリビューションは、事前訓練されたオブジェクトレベルの動作特徴のプロトタイプと、余弦距離に基づく異常推定関数を結合することであり、それゆえ、主流の再構築戦略にさらなる制約を加えることで、従来の手法を拡張している。 我々のフレームワークは、外見情報と動き情報を利用してオブジェクトレベルの振る舞いを学習し、メモリモジュール内のプロトタイプパターンをキャプチャする。 いくつかのよく知られたデータセットにおける実験は、最も関連する時空間的評価指標の最先端を上回り、この手法の有効性を実証している。

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