論文の概要: EVAL: Explainable Video Anomaly Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07900v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 15:35:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 17:19:47.496024
• Title: EVAL: Explainable Video Anomaly Localization
• Title（参考訳）: EVAL: 説明可能なビデオ異常ローカライゼーション
• Authors: Ashish Singh, Michael J. Jones, Erik Learned-Miller
• Abstract要約: 物体とその動きの一般的な表現を学習し、これらの表現を用いて、特定のシーンの高レベルな位置依存モデルを構築する。 私たちのアプローチは説明がつきます。私たちのハイレベルな外観とモーション機能は、ビデオの一部が正常または異常に分類される理由を人間に理解できない理由を与えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.21359455541169
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We develop a novel framework for single-scene video anomaly localization that allows for human-understandable reasons for the decisions the system makes. We first learn general representations of objects and their motions (using deep networks) and then use these representations to build a high-level, location-dependent model of any particular scene. This model can be used to detect anomalies in new videos of the same scene. Importantly, our approach is explainable - our high-level appearance and motion features can provide human-understandable reasons for why any part of a video is classified as normal or anomalous. We conduct experiments on standard video anomaly detection datasets (Street Scene, CUHK Avenue, ShanghaiTech and UCSD Ped1, Ped2) and show significant improvements over the previous state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 我々は,システムが行う決定に対して人間に理解可能な理由を与える,単一シーン映像の異常な位置決めのための新しいフレームワークを開発する。 まず、オブジェクトとその動作の一般的な表現(ディープネットワークを用いて)を学び、次にこれらの表現を使用して、特定のシーンの高レベルな位置依存モデルを構築する。 このモデルは、同じシーンの新しいビデオの異常を検出するために使用できる。 私たちのハイレベルな外観とモーション機能は、ビデオのどの部分も正常か異常かの理由を人間に理解しやすい理由を提供することができます。 我々は,標準的な映像異常検出データセット(street scene, cuhk avenue, shanghaitech, ucsd ped1, ped2)について実験を行い,従来より大幅に改善した。

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