論文の概要: LGN-Net: Local-Global Normality Network for Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07454v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 15:32:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-15 18:41:06.488092
• Title: LGN-Net: Local-Global Normality Network for Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: LGN-Net:ビデオ異常検出のための局所グローバル正規化ネットワーク
• Authors: Mengyang Zhao, Yang Liu, Jing Liu, Di Li, Xinhua Zeng
• Abstract要約: ビデオ検出(VAD)は、監視されていないインテリジェントなビデオシステムにおいて、その潜在的な応用について、長年にわたって集中的に研究されてきた。 既存のVAD手法は、通常のビデオのみからなるトレーニングセットから正規性を学ぶ傾向がある。 本稿では,局所正規度とグローバル正規度を同時に学習する2分岐モデル(LG-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.578697308678153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video anomaly detection (VAD) has been intensively studied for years because of its potential applications in intelligent video systems. Existing unsupervised VAD methods tend to learn normality from training sets consisting of only normal videos and regard instances deviating from such normality as anomalies. However, they often consider only local or global normality. Some of them focus on learning local spatiotemporal representations from consecutive frames in video clips to enhance the representation for normal events. But powerful representation allows these methods to represent some anomalies and causes missed detections. In contrast, the other methods are devoted to memorizing global prototypical patterns of whole training videos to weaken the generalization for anomalies, which also restricts them to represent diverse normal patterns and causes false alarms. To this end, we propose a two-branch model, Local-Global Normality Network (LGN-Net), to learn local and global normality simultaneously. Specifically, one branch learns the evolution regularities of appearance and motion from consecutive frames as local normality utilizing a spatiotemporal prediction network, while the other branch memorizes prototype features of the whole videos as global normality by a memory module. LGN-Net achieves a balance of representing normal and abnormal instances by fusing local and global normality. The fused normality enables our model more generalized to various scenes compared to exploiting single normality. Experiments demonstrate the effectiveness and superior performance of our method. The code is available online: https://github.com/Myzhao1999/LGN-Net.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出(VAD)は、インテリジェントビデオシステムに応用される可能性があるため、長年にわたって研究されてきた。 既存の教師なしvad法は、通常のビデオのみからなるトレーニングセットから正規性を学び、そのような正規性から逸脱したインスタンスを異常と見なす傾向がある。 しかし、彼らはしばしば局所的あるいはグローバルな正規性のみを考慮する。 それらの一部は、ビデオクリップの連続フレームから局所的な時空間表現を学習し、通常のイベントの表現を強化することに重点を置いている。 しかし、強力な表現により、これらのメソッドはいくつかの異常を表現でき、検出に失敗する。 対照的に、他の手法は、トレーニングビデオ全体のグローバルな原型パターンを記憶し、異常の一般化を弱め、多様な正常なパターンを表現し、誤報を引き起こすことを制限している。 そこで本研究では,局所正規化とグローバル正規化を同時に学習する2分岐モデルLGN-Netを提案する。 具体的には、時空間予測ネットワークを用いた局所正規性として連続フレームからの出現と動きの進化正規性を学び、一方のブランチは、全ビデオのプロトタイプ特徴をメモリモジュールによるグローバル正規性として記憶する。 LGN-Netは、局所的および大域的正規性を融合させることで、正常および異常なインスタンスを表すバランスを達成する。 融合正規性により,単一正規性を利用する場合に比べて,モデルが様々な場面に一般化される。 本手法の有効性と優れた性能を示す実験を行った。 コードはhttps://github.com/myzhao1999/lgn-net。

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