論文の概要: Learning to Adapt to Unseen Abnormal Activities under Weak Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13610v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 12:15:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 13:26:06.143832
• Title: Learning to Adapt to Unseen Abnormal Activities under Weak Supervision
• Title（参考訳）: 弱監督下での異常な活動に適応する学習
• Authors: Jaeyoo Park, Junha Kim, Bohyung Han
• Abstract要約: ビデオ中の弱教師付き異常検出のためのメタラーニングフレームワークを提案する。 このフレームワークは,バイナリラベルの動画レベルのアノテーションが利用可能である場合にのみ,目に見えないような異常なアクティビティに効果的に対応できることを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.40900198498228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a meta-learning framework for weakly supervised anomaly detection in videos, where the detector learns to adapt to unseen types of abnormal activities effectively when only video-level annotations of binary labels are available. Our work is motivated by the fact that existing methods suffer from poor generalization to diverse unseen examples. We claim that an anomaly detector equipped with a meta-learning scheme alleviates the limitation by leading the model to an initialization point for better optimization. We evaluate the performance of our framework on two challenging datasets, UCF-Crime and ShanghaiTech. The experimental results demonstrate that our algorithm boosts the capability to localize unseen abnormal events in a weakly supervised setting. Besides the technical contributions, we perform the annotation of missing labels in the UCF-Crime dataset and make our task evaluated effectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオにおける弱教師付き異常検出のためのメタラーニングフレームワークを提案する。 我々の研究は、既存の手法が一般化の貧弱さから様々な見当たらない例に苦しむという事実に動機づけられている。 メタラーニング方式を備えた異常検出器は,モデルの初期化点に導くことにより限界を緩和し,より良い最適化を行う。 UCF-CrimeとShanghaiTechの2つの挑戦的データセット上でのフレームワークの性能を評価する。 実験結果から,本アルゴリズムは弱教師付き環境での異常事象の局所化を促進できることが示された。 技術的貢献に加えて、UCF-Crimeデータセットに欠落したラベルのアノテーションを実行し、タスクを効果的に評価する。

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