論文の概要: Memory-augmented Online Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10719v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 15:14:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 14:43:54.407002
• Title: Memory-augmented Online Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: メモリ拡張オンラインビデオ異常検出
• Authors: Leonardo Rossi, Vittorio Bernuzzi, Tomaso Fontanini, Massimo Bertozzi, Andrea Prati
• Abstract要約: 周囲の状況を理解する能力は、自律走行車(AV)にとって最重要事項である 本稿では,AVを取り巻く異常の発生に即応して,リアルタイムに応答時間とオンライン・ファッションを保証できるシステムを提案する。 当社のアーキテクチャはMOVADと呼ばれる2つの主要なモジュールに依存しており、継続中の動作に関する情報を抽出するための短期メモリと、リモート過去の情報も考慮した長期メモリモジュールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.598829696984454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The ability to understand the surrounding scene is of paramount importance for Autonomous Vehicles (AVs). This paper presents a system capable to work in a real time guaranteed response times and online fashion, giving an immediate response to the arise of anomalies surrounding the AV, exploiting only the videos captured by a dash-mounted camera. Our architecture, called MOVAD, relies on two main modules: a short-term memory to extract information related to the ongoing action, implemented by a Video Swin Transformer adapted to work in an online scenario, and a long-term memory module that considers also remote past information thanks to the use of a Long-Short Term Memory (LSTM) network. We evaluated the performance of our method on Detection of Traffic Anomaly (DoTA) dataset, a challenging collection of dash-mounted camera videos of accidents. After an extensive ablation study, MOVAD is able to reach an AUC score of 82.11%, surpassing the current state-of-the-art by +2.81 AUC. Our code will be available on https://github.com/IMPLabUniPr/movad/tree/icip
• Abstract（参考訳）: 周囲のシーンを理解する能力は、自律走行車(AV)にとって最重要事項である。 本稿では,AVを取り巻く異常の発生に即時対応し,ダッシュマウントカメラで撮影した映像のみを利用して,リアルタイムに応答時間とオンライン・ファッションを保証できるシステムを提案する。 当社のアーキテクチャはMOVADと呼ばれる2つの主要なモジュールに依存している: オンラインシナリオで動作するように適応されたビデオスウィントランスフォーマーによって実装された、進行中のアクションに関する情報を抽出する短期メモリと、Long-Short Term Memory (LSTM)ネットワークを利用することにより、リモートの過去の情報も考慮する長期メモリモジュール。 本研究では,事故現場のダッシュマウントカメラ映像の難読化である交通異常検出(DoTA)データセットの性能評価を行った。 大規模なアブレーション研究の後、MOVADはAUCの82.11%に達し、現在の最先端の2.81 AUCを上回った。 私たちのコードはhttps://github.com/IMPLabUniPr/movad/tree/icipで利用可能です。

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