論文の概要: An Attribute-based Method for Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00789v2
• Date: Sun, 26 Jan 2025 13:58:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 21:57:03.078493
• Title: An Attribute-based Method for Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 属性に基づくビデオ異常検出手法
• Authors: Tal Reiss, Yedid Hoshen,
• Abstract要約: ビデオ異常検出(VAD)は、犯罪防止と国土安全保障にとって重要なビデオ中の不審な出来事を特定する。 本稿では,属性に基づく表現に依存する簡易かつ高効率なVAD法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.113936505905336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video anomaly detection (VAD) identifies suspicious events in videos, which is critical for crime prevention and homeland security. In this paper, we propose a simple but highly effective VAD method that relies on attribute-based representations. The base version of our method represents every object by its velocity and pose, and computes anomaly scores by density estimation. Surprisingly, this simple representation is sufficient to achieve state-of-the-art performance in ShanghaiTech, the most commonly used VAD dataset. Combining our attribute-based representations with an off-the-shelf, pretrained deep representation yields state-of-the-art performance with a $99.1\%, 93.7\%$, and $85.9\%$ AUROC on Ped2, Avenue, and ShanghaiTech, respectively.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出(VAD)は、犯罪防止と国土安全保障にとって重要なビデオ中の不審な出来事を特定する。 本稿では,属性に基づく表現に依存する簡易かつ高効率なVAD法を提案する。 提案手法のベースバージョンは,全ての物体の速度とポーズを表現し,密度推定により異常スコアを算出する。 驚いたことに、この単純な表現は、最も一般的に使用される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。 属性ベースの表現とオフザシェルフとを組み合わせることで、事前訓練されたディープ表現は、それぞれPed2, Avenue, ShanghaiTechの99.1\%、93.7\%、および8,5.9\%のAUROCで最先端のパフォーマンスを得る。

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