論文の概要: Attribute-based Representations for Accurate and Interpretable Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00789v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 18:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 15:19:06.875550
• Title: Attribute-based Representations for Accurate and Interpretable Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 正確かつ解釈可能な映像異常検出のための属性に基づく表現
• Authors: Tal Reiss, Yedid Hoshen
• Abstract要約: ビデオ異常検出(VAD)は多くの実用的な応用で難しいコンピュータビジョンタスクである。 本稿では,属性に基づく表現を用いて,VADの精度と解釈可能性の境界を推し進める手法を提案する。 私たちの手法は正確で、解釈可能で、実装が容易です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.2658286826597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video anomaly detection (VAD) is a challenging computer vision task with many practical applications. As anomalies are inherently ambiguous, it is essential for users to understand the reasoning behind a system's decision in order to determine if the rationale is sound. In this paper, we propose a simple but highly effective method that pushes the boundaries of VAD accuracy and interpretability using attribute-based representations. Our method represents every object by its velocity and pose. The anomaly scores are computed using a density-based approach. Surprisingly, we find that this simple representation is sufficient to achieve state-of-the-art performance in ShanghaiTech, the largest and most complex VAD dataset. Combining our interpretable attribute-based representations with implicit, deep representation yields state-of-the-art performance with a $99.1\%, 93.3\%$, and $85.9\%$ AUROC on Ped2, Avenue, and ShanghaiTech, respectively. Our method is accurate, interpretable, and easy to implement.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出(VAD)は多くの実用的な応用で難しいコンピュータビジョンタスクである。 異常は本質的に曖昧であるため,システム決定の背景にある推論を理解して合理的に判断することが不可欠である。 本稿では,属性に基づく表現を用いたvad精度と解釈可能性の境界をプッシュする,単純かつ高効率な手法を提案する。 我々の方法はすべての物体の速度とポーズを表す。 異常スコアは密度に基づくアプローチで計算される。 驚いたことに、この単純な表現は、最大かつ最も複雑なVADデータセットであるShanghaiTechの最先端のパフォーマンスを達成するのに十分である。 解釈可能な属性ベースの表現と暗黙的な表現を組み合わせることで、最先端のパフォーマンスが99.1\%、93.3\%、Ped2、アベニュー、上海TechのAUROCが85.9\%になる。 私たちの方法は正確で解釈可能で実装が容易です。

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