論文の概要: Focus or Not: A Baseline for Anomaly Event Detection On the Open Public
Places with Satellite Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11668v2
- Date: Wed, 5 Apr 2023 02:39:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 15:09:44.841867
- Title: Focus or Not: A Baseline for Anomaly Event Detection On the Open Public
Places with Satellite Images
- Title（参考訳）: 焦点の有無:衛星画像を用いた公開空間における異常事象検出のためのベースライン
- Authors: Yongjin Jeon, Youngtack Oh, Doyoung Jeong, Hyunguk Choi, Junsik Kim
- Abstract要約: 公開地における異常事象を検出するための新しい衛星画像データセット(AED-RS)を提案する。
このデータセットでは、弱い教師付きでトレーニングできるデータセットTB-FLOWのベースラインモデルを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.004533123056083
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, monitoring the world wide area with satellite images has
been emerged as an important issue.
Site monitoring task can be divided into two independent tasks; 1) Change
Detection and 2) Anomaly Event Detection.
Unlike to change detection research is actively conducted based on the
numerous datasets(\eg LEVIR-CD, WHU-CD, S2Looking, xView2 and etc...) to meet
up the expectations of industries or governments, research on AI models for
detecting anomaly events is passively and rarely conducted.
In this paper, we introduce a novel satellite imagery dataset(AED-RS) for
detecting anomaly events on the open public places.
AED-RS Dataset contains satellite images of normal and abnormal situations of
8 open public places from all over the world.
Each places are labeled with different criteria based on the difference of
characteristics of each places.
With this dataset, we introduce a baseline model for our dataset TB-FLOW,
which can be trained in weakly-supervised manner and shows reasonable
performance on the AED-RS Dataset compared with the other NF(Normalizing-Flow)
based anomaly detection models. Our dataset and code will be publicly open in
\url{https://github.com/SIAnalytics/RS_AnomalyDetection.git}.
- Abstract（参考訳）: 近年,衛星画像による世界規模の監視が重要な課題となっている。
サイト監視タスクは2つの独立したタスクに分けられる。
1) 変更検出及び変更検出
2)異常事象検出。
変更検出研究とは違い、多数のデータセット(\eg LEVIR-CD、WHU-CD、S2Looking、xView2など)に基づいて活発に実施されている。
産業や政府の期待に応えるため、異常事象を検出するAIモデルの研究は受動的かつ稀に行われている。
本稿では,公開地における異常事象を検出するための新しい衛星画像データセット(AED-RS)を提案する。
AED-RSデータセットには、世界中の8つの公開場所の正常かつ異常な状況の衛星画像が含まれている。
各場所の特徴の違いに基づいて、それぞれの場所を異なる基準でラベル付けする。
このデータセットでは,データセットTB-FLOWのベースラインモデルを導入し,AED-RSデータセットに対して他のNF(Normalizing-Flow)ベースの異常検出モデルと比較して適切な性能を示す。
私たちのデータセットとコードは、 \url{https://github.com/SIAnalytics/RS_AnomalyDetection.git}で公開されます。
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