論文の概要: Weakly Supervised Video Anomaly Detection Based on Cross-Batch Clustering Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08506v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 14:38:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 15:40:01.939982
• Title: Weakly Supervised Video Anomaly Detection Based on Cross-Batch Clustering Guidance
• Title（参考訳）: クロスバッチクラスタリングガイダンスに基づく弱教師付きビデオ異常検出
• Authors: Congqi Cao, Xin Zhang, Shizhou Zhang, Peng Wang, and Yanning Zhang
• Abstract要約: ビデオレベルのラベルのみをトレーニングできるため、弱教師付きビデオ異常検出(WSVAD)は難しい課題である。 本稿では,クロスバッチクラスタリングガイダンスに基づく新しいWSVAD手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.43891080713327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised video anomaly detection (WSVAD) is a challenging task since only video-level labels are available for training. In previous studies, the discriminative power of the learned features is not strong enough, and the data imbalance resulting from the mini-batch training strategy is ignored. To address these two issues, we propose a novel WSVAD method based on cross-batch clustering guidance. To enhance the discriminative power of features, we propose a batch clustering based loss to encourage a clustering branch to generate distinct normal and abnormal clusters based on a batch of data. Meanwhile, we design a cross-batch learning strategy by introducing clustering results from previous mini-batches to reduce the impact of data imbalance. In addition, we propose to generate more accurate segment-level anomaly scores based on batch clustering guidance further improving the performance of WSVAD. Extensive experiments on two public datasets demonstrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: ビデオレベルのラベルのみをトレーニングできるため、弱教師付きビデオ異常検出(WSVAD)は難しい課題である。 従来の研究では,学習特徴の識別力は十分ではないため,ミニバッチ学習戦略によるデータ不均衡は無視されている。 そこで本研究では,クロスバッチクラスタリングによる新しいwsvad手法を提案する。 特徴の判別能力を高めるため,バッチクラスタリングに基づく損失処理を提案し,クラスタリングブランチがバッチデータに基づいて,正規クラスタと異常クラスタをそれぞれ生成することを奨励する。 一方,従来のミニバッチからのクラスタリング結果を導入して,データ不均衡の影響を低減し,クロスバッチ学習戦略を設計する。 さらに、バッチクラスタリングガイダンスに基づくセグメントレベルのアノマリースコアをより正確に生成し、さらにwsvadの性能を向上させることを提案する。 2つの公開データセットに対する大規模な実験は、我々のアプローチの有効性を示す。

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