論文の概要: Spatio-temporal predictive tasks for abnormal event detection in videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15741v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 19:45:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 16:15:54.118898
• Title: Spatio-temporal predictive tasks for abnormal event detection in videos
• Title（参考訳）: ビデオにおける異常事象検出のための時空間予測タスク
• Authors: Yassine Naji, Aleksandr Setkov, Ang\'elique Loesch, Mich\`ele Gouiff\`es, Romaric Audigier
• Abstract要約: オブジェクトレベルの正規化パターンを学習するための制約付きプレテキストタスクを提案する。 我々のアプローチは、ダウンスケールの視覚的クエリとそれに対応する正常な外観と運動特性のマッピングを学習することである。 いくつかのベンチマークデータセットの実験では、異常の局所化と追跡のためのアプローチの有効性が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.02503434201552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Abnormal event detection in videos is a challenging problem, partly due to the multiplicity of abnormal patterns and the lack of their corresponding annotations. In this paper, we propose new constrained pretext tasks to learn object level normality patterns. Our approach consists in learning a mapping between down-scaled visual queries and their corresponding normal appearance and motion characteristics at the original resolution. The proposed tasks are more challenging than reconstruction and future frame prediction tasks which are widely used in the literature, since our model learns to jointly predict spatial and temporal features rather than reconstructing them. We believe that more constrained pretext tasks induce a better learning of normality patterns. Experiments on several benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our approach to localize and track anomalies as it outperforms or reaches the current state-of-the-art on spatio-temporal evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: ビデオにおける異常なイベント検出は、異常なパターンの多さと対応するアノテーションの欠如が原因で、難しい問題である。 本稿では,オブジェクトレベルの正規性パターンを学習するための制約付きプリテキストタスクを提案する。 提案手法は,ダウンスケールのビジュアルクエリとそれに対応する正常な外観と動作特性のマッピングを,元の解像度で学習することである。 提案したタスクは,再構成よりも空間的特徴と時間的特徴を共同で予測することを学ぶため,文献で広く使用されている再構築や将来のフレーム予測よりも困難である。 より制約のあるプリテキストタスクは、正規性パターンをよりよく学習させると信じています。 いくつかのベンチマークデータセットを用いた実験は、時空間評価指標における異常の局所化と追跡の手法の有効性を示す。

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