論文の概要: Visual anomaly detection in video by variational autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03872v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 06:22:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 13:29:24.384449
• Title: Visual anomaly detection in video by variational autoencoder
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダによる映像の視覚異常検出
• Authors: Faraz Waseem (yahoo), Rafael Perez Martinez (Stanford University), Chris Wu (Stanford University)
• Abstract要約: オートエンコーダ(autoencoder)は、ボトルネック層と呼ばれる入力の潜在表現を使って入力を再現するように訓練されたニューラルネットワークである。 本稿では,畳み込み型LSTMオートエンコーダと畳み込み型LSTMオートエンコーダの性能の比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video anomalies detection is the intersection of anomaly detection and visual intelligence. It has commercial applications in surveillance, security, self-driving cars and crop monitoring. Videos can capture a variety of anomalies. Due to efforts needed to label training data, unsupervised approaches to train anomaly detection models for videos is more practical An autoencoder is a neural network that is trained to recreate its input using latent representation of input also called a bottleneck layer. Variational autoencoder uses distribution (mean and variance) as compared to latent vector as bottleneck layer and can have better regularization effect. In this paper we have demonstrated comparison between performance of convolutional LSTM versus a variation convolutional LSTM autoencoder
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出は、異常検出と視覚知性の交点である。 監視、セキュリティ、自動運転車、作物のモニタリングに商業的応用がある。 ビデオはさまざまな異常をキャプチャできる。 トレーニングデータのラベル付けが必要なため、ビデオの異常検出モデルをトレーニングするための教師なしのアプローチの方がより実用的です。autoencoderは、ボトルネック層とも呼ばれる入力の潜在表現を使用して入力を再生成するようにトレーニングされたニューラルネットワークです。 変分オートエンコーダは分散(平均と分散)をボトルネック層として潜在ベクトルと比較し、より良い正規化効果を発揮することができる。 本稿では,畳み込みLSTMと変し畳み込みLSTMオートエンコーダの性能の比較を行った。

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