論文の概要: Locality-aware Attention Network with Discriminative Dynamics Learning
for Weakly Supervised Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05636v1
- Date: Thu, 11 Aug 2022 04:27:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-12 13:20:05.826493
- Title: Locality-aware Attention Network with Discriminative Dynamics Learning
for Weakly Supervised Anomaly Detection
- Title（参考訳）: 弱教師付き異常検出のための識別ダイナミクス学習を用いた局所性認識型注意ネットワーク
- Authors: Yujiang Pu, Xiaoyu Wu
- Abstract要約: 本稿では,2つの目的関数,すなわち動的ランク付け損失と動的アライメント損失の識別的ダイナミクス学習(DDL)手法を提案する。
局所性認識型注意ネットワーク(LA-Net)は,大域的相関を捉え,スニペット間の位置選好を補正するために構築され,その後,因果畳み込みを伴う多層パーセプトロンにより異常スコアを得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8883733362171035
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video anomaly detection is recently formulated as a multiple instance
learning task under weak supervision, in which each video is treated as a bag
of snippets to be determined whether contains anomalies. Previous efforts
mainly focus on the discrimination of the snippet itself without modeling the
temporal dynamics, which refers to the variation of adjacent snippets.
Therefore, we propose a Discriminative Dynamics Learning (DDL) method with two
objective functions, i.e., dynamics ranking loss and dynamics alignment loss.
The former aims to enlarge the score dynamics gap between positive and negative
bags while the latter performs temporal alignment of the feature dynamics and
score dynamics within the bag. Moreover, a Locality-aware Attention Network
(LA-Net) is constructed to capture global correlations and re-calibrate the
location preference across snippets, followed by a multilayer perceptron with
causal convolution to obtain anomaly scores. Experimental results show that our
method achieves significant improvements on two challenging benchmarks, i.e.,
UCF-Crime and XD-Violence.
- Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出は、最近、弱監督下で複数のインスタンス学習タスクとして定式化され、各ビデオは、異常を含むか否かを決定するスニペットの袋として扱われる。
それまでの取り組みは主に、隣接するスニペットの変動を参照する時間的ダイナミクスをモデル化することなく、スニペット自体の識別に重点を置いていた。
そこで本研究では,2つの目的関数,すなわち動的ランク付け損失と動的アライメント損失の識別的ダイナミクス学習(DDL)手法を提案する。
前者は正の袋と負の袋の間のスコアのダイナミクスギャップを拡大し、後者はバッグ内の特徴のダイナミクスとスコアのダイナミクスを時間的にアライメントすることを目指している。
さらに, 局所性認識型注意ネットワーク(LA-Net)を構築し, グローバルな相関を捉え, スニペット間の位置嗜好を補正し, 因果畳み込みを伴う多層パーセプトロンで異常スコアを得る。
実験の結果,UCF-Crime と XD-Violence の2つのベンチマークにおいて,本手法が大幅な改善を達成していることがわかった。
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