論文の概要: Towards Open Set Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11113v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 17:53:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-24 13:31:23.370995
• Title: Towards Open Set Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: オープンセットビデオ異常検出に向けて
• Authors: Yuansheng Zhu, Wentao Bao, and Qi Yu
• Abstract要約: Open Set Video Anomaly Detection (OpenVAD) は、既知の異常と新しい異常の両方が存在するビデオデータから異常事象を識別することを目的としている。 本研究では, 深層学習 (EDL) と正規化フロー (NFs) をマルチインスタンス学習 (MIL) フレームワークに統合することにより, オープンVAD 問題に対する弱教師付き手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.944167192592905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open Set Video Anomaly Detection (OpenVAD) aims to identify abnormal events from video data where both known anomalies and novel ones exist in testing. Unsupervised models learned solely from normal videos are applicable to any testing anomalies but suffer from a high false positive rate. In contrast, weakly supervised methods are effective in detecting known anomalies but could fail in an open world. We develop a novel weakly supervised method for the OpenVAD problem by integrating evidential deep learning (EDL) and normalizing flows (NFs) into a multiple instance learning (MIL) framework. Specifically, we propose to use graph neural networks and triplet loss to learn discriminative features for training the EDL classifier, where the EDL is capable of identifying the unknown anomalies by quantifying the uncertainty. Moreover, we develop an uncertainty-aware selection strategy to obtain clean anomaly instances and a NFs module to generate the pseudo anomalies. Our method is superior to existing approaches by inheriting the advantages of both the unsupervised NFs and the weakly-supervised MIL framework. Experimental results on multiple real-world video datasets show the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: Open Set Video Anomaly Detection (OpenVAD) は、既知の異常と新しい異常の両方が存在するビデオデータから異常事象を識別することを目的としている。 通常のビデオからのみ学習された教師なしモデルは、あらゆるテスト異常に適用できるが、偽陽性率が高い。 対照的に、弱い教師付き手法は既知の異常を検出するのに有効であるが、オープンワールドでは失敗する可能性がある。 本研究では, 深層学習 (EDL) と正規化フロー (NFs) をマルチインスタンス学習 (MIL) フレームワークに統合することにより, オープンVAD 問題に対する弱制御手法を開発した。 具体的には,不確かさを定量化することで未知の異常を識別できるedl分類器の訓練に,グラフニューラルネットワークと三重項損失を用いた識別特徴の学習を提案する。 さらに,クリーンな異常インスタンスを得るための不確実性認識選択戦略と,擬似異常を生成するnfsモジュールを開発した。 我々の手法は、教師なしNFと弱教師付きMILフレームワークの両方の利点を継承することで、既存のアプローチよりも優れている。 複数の実世界ビデオデータセットにおける実験結果から,本手法の有効性が示された。

関連論文リスト

• Fine-grained Abnormality Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection [88.34095233600719]
  FAPromptは、より正確なZSADのためにきめ細かい異常プロンプトを学習するために設計された新しいフレームワークである。 画像レベルおよび画素レベルのZSADタスクにおいて、最先端の手法を少なくとも3%-5%のAUC/APで大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T08:41:31Z)
• Learn Suspected Anomalies from Event Prompts for Video Anomaly Detection [16.77262005540559]
  イベントプロンプトから疑わしい異常の学習を導くための新しい枠組みが提案されている。 これにより、新しいマルチプロンプト学習プロセスにより、すべてのビデオの視覚的セマンティックな特徴を制限できる。 提案手法はAPやAUCといった最先端の手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T10:42:47Z)
• AnomalyDiffusion: Few-Shot Anomaly Image Generation with Diffusion Model [59.08735812631131]
  製造業において異常検査が重要な役割を担っている。 既存の異常検査手法は、異常データが不足しているため、その性能に制限がある。 本稿では,新しい拡散型マイクロショット異常生成モデルであるAnomalyDiffusionを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T05:13:40Z)
• Open-Vocabulary Video Anomaly Detection [57.552523669351636]
  監視の弱いビデオ異常検出(VAD)は、ビデオフレームが正常であるか異常であるかを識別するためにビデオレベルラベルを利用する際、顕著な性能を達成した。 近年の研究は、より現実的な、オープンセットのVADに取り組み、異常や正常なビデオから見えない異常を検出することを目的としている。 本稿ではさらに一歩前進し、未確認および未確認の異常を検知・分類するために訓練済みの大規模モデルを活用することを目的とした、オープン語彙ビデオ異常検出(OVVAD)について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T02:54:17Z)
• CL-Flow:Strengthening the Normalizing Flows by Contrastive Learning for Better Anomaly Detection [1.951082473090397]
  コントラスト学習と2D-Flowを組み合わせた自己教師付き異常検出手法を提案する。 本手法は,主流の教師なし手法と比較して,検出精度が向上し,モデルパラメータが減少し,推論速度が向上することを示す。 BTADデータセットでは,MVTecADデータセットでは画像レベルのAUROCが99.6%,BTADデータセットでは画像レベルのAUROCが96.8%であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-12T10:07:03Z)
• Resilient VAE: Unsupervised Anomaly Detection at the SLAC Linac Coherent Light Source [3.7390282036618916]
  本稿では,Resilient Variational Autoencoder (ResVAE)について紹介する。 ResVAEはトレーニングデータに存在する異常に対するレジリエンスを示し、特徴レベルの異常属性を提供する。 本稿では,SLAC Linac Coherent Light Sourceにおける加速器状態の異常を検出するために提案手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T15:53:41Z)
• Synthetic Pseudo Anomalies for Unsupervised Video Anomaly Detection: A Simple yet Efficient Framework based on Masked Autoencoder [1.9511777443446219]
  本稿では,ビデオ異常検出のための簡易かつ効率的なフレームワークを提案する。 擬似異常サンプルは、余分なデータ処理をせずにランダムマスクトークンを埋め込み、正規データのみから合成する。 また、正規性とそれに対応する擬似異常データから正規知識をよりよく学習するよう、AEsに促す正規性整合性訓練戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T08:33:38Z)
• Self-Supervised Masked Convolutional Transformer Block for Anomaly Detection [122.4894940892536]
  本稿では, 自己監督型マスク型畳み込み変圧器ブロック (SSMCTB) について述べる。 本研究では,従来の自己教師型予測畳み込み抑止ブロック(SSPCAB)を3次元マスク付き畳み込み層,チャンネルワイドアテンション用トランスフォーマー,およびハマーロスに基づく新たな自己教師型目標を用いて拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-25T04:56:10Z)
• Anomaly Crossing: A New Method for Video Anomaly Detection as Cross-domain Few-shot Learning [32.0713939637202]
  ビデオ異常検出は、ビデオで発生した異常事象を特定することを目的としている。 従来のアプローチのほとんどは、教師なしまたは半教師なしの手法で通常のビデオからのみ学習する。 本稿では,ビデオの異常検出に通常のビデオと異常ビデオの両方をフル活用することで,新たな学習パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-12T20:49:38Z)
• Explainable Deep Few-shot Anomaly Detection with Deviation Networks [123.46611927225963]
  本稿では,弱い教師付き異常検出フレームワークを導入し,検出モデルを訓練する。 提案手法は,ラベル付き異常と事前確率を活用することにより,識別正規性を学習する。 我々のモデルはサンプル効率が高く頑健であり、クローズドセットとオープンセットの両方の設定において最先端の競合手法よりもはるかに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-01T14:33:17Z)
• Self-trained Deep Ordinal Regression for End-to-End Video Anomaly Detection [114.9714355807607]
  ビデオ異常検出に自己学習深層順序回帰を適用することで,既存の手法の2つの重要な限界を克服できることを示す。 我々は,手動で正規/異常データをラベル付けすることなく,共同表現学習と異常スコアリングを可能にする,エンドツーエンドのトレーニング可能なビデオ異常検出手法を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T08:44:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。