論文の概要: Learning Appearance-motion Normality for Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13361v1
• Date: Wed, 27 Jul 2022 08:30:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-28 14:00:35.218267
• Title: Learning Appearance-motion Normality for Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ビデオ異常検出のための学習動作正規度
• Authors: Yang Liu, Jing Liu, Mengyang Zhao, Dingkang Yang, Xiaoguang Zhu, Liang Song
• Abstract要約: 時空間記憶を付加した2ストリーム自動エンコーダフレームワークを提案する。 見た目の正常さと動きの正常さを独立に学習し、敵の学習を通して相関関係を探索する。 我々のフレームワークは最先端の手法より優れており、UCSD Ped2とCUHK Avenueのデータセットで98.1%、89.8%のAUCを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.658792932975652
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video anomaly detection is a challenging task in the computer vision community. Most single task-based methods do not consider the independence of unique spatial and temporal patterns, while two-stream structures lack the exploration of the correlations. In this paper, we propose spatial-temporal memories augmented two-stream auto-encoder framework, which learns the appearance normality and motion normality independently and explores the correlations via adversarial learning. Specifically, we first design two proxy tasks to train the two-stream structure to extract appearance and motion features in isolation. Then, the prototypical features are recorded in the corresponding spatial and temporal memory pools. Finally, the encoding-decoding network performs adversarial learning with the discriminator to explore the correlations between spatial and temporal patterns. Experimental results show that our framework outperforms the state-of-the-art methods, achieving AUCs of 98.1% and 89.8% on UCSD Ped2 and CUHK Avenue datasets.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出はコンピュータビジョンコミュニティにとって難しい課題である。 単一のタスクベース手法のほとんどは、一意な空間的パターンと時間的パターンの独立性を考慮していないが、2つのストリーム構造は相関の探索を欠いている。 本稿では,出現正規性と運動正規性を独立に学習し,逆学習を通じて相関関係を探索する,空間時間記憶拡張型2ストリームオートエンコーダフレームワークを提案する。 具体的には、まず2ストリーム構造を訓練し、外見と運動の特徴を独立に抽出する2つのプロキシタスクを設計する。 そして、対応する空間記憶プール及び時間記憶プールに原型特徴を記録する。 最後に、符号化復号ネットワークは、識別器との対角学習を行い、空間パターンと時間パターンの相関を探索する。 実験の結果,UCSD Ped2 と CUHK Avenue のデータセット上で AUC の98.1% と89.8% を達成し,最先端の手法よりも優れた性能を示した。

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