論文の概要: Generalized Video Anomaly Event Detection: Systematic Taxonomy and
Comparison of Deep Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05087v1
- Date: Fri, 10 Feb 2023 07:11:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-13 16:19:16.208415
- Title: Generalized Video Anomaly Event Detection: Systematic Taxonomy and
Comparison of Deep Models
- Title(参考訳): 一般化ビデオ異常事象検出:系統分類と深部モデルの比較
- Authors: Yang Liu, Dingkang Yang, Yan Wang, Jing Liu, Liang Song
- Abstract要約: Video Anomaly Event Detection (VAED)は、インテリジェント監視システムの中核技術である。
深層学習の浸透に伴い、最近のVAEDの進歩は様々な経路を分岐させ、大きな成功を収めた。
本総説ではVAEDの概念を,教師なしビデオ異常検出から一般化ビデオ異常事象検出(GVAED)まで拡張する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.396544920256389
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video Anomaly Event Detection (VAED) is the core technology of intelligent
surveillance systems aiming to temporally or spatially locate anomalous events
in videos. With the penetration of deep learning, the recent advances in VAED
have diverged various routes and achieved significant success. However, most
existing reviews focus on traditional and unsupervised VAED methods, lacking
attention to emerging weakly-supervised and fully-unsupervised routes.
Therefore, this review extends the narrow VAED concept from unsupervised video
anomaly detection to Generalized Video Anomaly Event Detection (GVAED), which
provides a comprehensive survey that integrates recent works based on different
assumptions and learning frameworks into an intuitive taxonomy and coordinates
unsupervised, weakly-supervised, fully-unsupervised, and supervised VAED
routes. To facilitate future researchers, this review collates and releases
research resources such as datasets, available codes, programming tools, and
literature. Moreover, this review quantitatively compares the model performance
and analyzes the research challenges and possible trends for future work.
- Abstract(参考訳): video anomaly event detection (vaed)は、ビデオ中の異常なイベントを時間的または空間的に検出することを目的とした、インテリジェントな監視システムの中核技術である。
深層学習の浸透に伴い、最近のVAEDの進歩は様々な経路を分岐させ、大きな成功を収めた。
しかし、既存のレビューのほとんどは従来のVAED手法と教師なしのVAED手法に焦点を合わせており、弱く監督された完全な教師なしのルートに注意を払っていない。
そこで,本研究では,教師なしビデオ異常検出から一般化ビデオ異常事象検出(GVAED)まで,狭義のVAED概念を拡張し,様々な仮定や学習フレームワークに基づく最近の研究を直感的な分類学に統合し,教師なし,弱教師なし,完全教師なし,教師なしのVAED経路をコーディネートする総合的な調査を行った。
将来の研究者を促進するために、このレビューはデータセット、利用可能なコード、プログラミングツール、文学などの研究リソースをまとめ、リリースする。
さらに, モデルの性能を定量的に比較し, 今後の研究課題と可能性について分析した。
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