論文の概要: Exploiting Completeness and Uncertainty of Pseudo Labels for Weakly Supervised Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04090v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 05:53:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 15:32:20.929198
• Title: Exploiting Completeness and Uncertainty of Pseudo Labels for Weakly Supervised Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 弱監視ビデオ異常検出のための擬似ラベルの完全性と不確実性
• Authors: Chen Zhang, Guorong Li, Yuankai Qi, Shuhui Wang, Laiyun Qing, Qingming Huang, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 弱教師付きビデオ異常検出は、ビデオレベルのラベルのみを用いて、ビデオ内の異常事象を特定することを目的としている。 2段階の自己学習法は擬似ラベルの自己生成によって著しく改善されている。 本稿では,自己学習のための完全性と不確実性を利用した強化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 149.23913018423022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised video anomaly detection aims to identify abnormal events in videos using only video-level labels. Recently, two-stage self-training methods have achieved significant improvements by self-generating pseudo labels and self-refining anomaly scores with these labels. As the pseudo labels play a crucial role, we propose an enhancement framework by exploiting completeness and uncertainty properties for effective self-training. Specifically, we first design a multi-head classification module (each head serves as a classifier) with a diversity loss to maximize the distribution differences of predicted pseudo labels across heads. This encourages the generated pseudo labels to cover as many abnormal events as possible. We then devise an iterative uncertainty pseudo label refinement strategy, which improves not only the initial pseudo labels but also the updated ones obtained by the desired classifier in the second stage. Extensive experimental results demonstrate the proposed method performs favorably against state-of-the-art approaches on the UCF-Crime, TAD, and XD-Violence benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 弱教師付きビデオ異常検出は、ビデオレベルのラベルのみを用いてビデオ内の異常事象を特定することを目的としている。 近年, 2段階の自己学習法は, 擬似ラベルの自己生成と, それらのラベルによる自己修復異常スコアによって著しく改善されている。 擬似ラベルが重要な役割を果たすため,完全性と不確実性を利用して効果的な自己学習を実現するための拡張フレームワークを提案する。 具体的には,複数頭部分類モジュール(各頭部が分類器として機能する)をまず設計し,頭部間で予測された擬似ラベルの分布差を最大化する。 これにより、生成された擬似ラベルは可能な限り多くの異常事象をカバーできる。 次に,初期擬似ラベルだけでなく,第2段階において所望の分類器によって得られた更新ラベルも改善する反復的不確実性擬似ラベル改良戦略を考案する。 提案手法は,UCF-Crime,TAD,XD-Violenceベンチマークデータセットに対して,最先端のアプローチに対して良好に動作することを示す。

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