論文の概要: Hierarchical Semantic Contrast for Scene-aware Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13051v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 05:53:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 15:32:43.884173
• Title: Hierarchical Semantic Contrast for Scene-aware Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: シーン認識ビデオ異常検出のための階層的セマンティックコントラスト
• Authors: Shengyang Sun, Xiaojin Gong
• Abstract要約: 本研究では,通常のビデオからシーン認識型VADモデルを学習するための階層的意味コントラスト(HSC)手法を提案する。 この階層的なセマンティックコントラスト戦略は、通常のパターンの多様性に対処し、識別能力を高めるのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.721615285883423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Increasing scene-awareness is a key challenge in video anomaly detection (VAD). In this work, we propose a hierarchical semantic contrast (HSC) method to learn a scene-aware VAD model from normal videos. We first incorporate foreground object and background scene features with high-level semantics by taking advantage of pre-trained video parsing models. Then, building upon the autoencoder-based reconstruction framework, we introduce both scene-level and object-level contrastive learning to enforce the encoded latent features to be compact within the same semantic classes while being separable across different classes. This hierarchical semantic contrast strategy helps to deal with the diversity of normal patterns and also increases their discrimination ability. Moreover, for the sake of tackling rare normal activities, we design a skeleton-based motion augmentation to increase samples and refine the model further. Extensive experiments on three public datasets and scene-dependent mixture datasets validate the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: シーン認識の増大は,ビデオ異常検出(vad)において重要な課題である。 本研究では,通常のビデオからシーン認識型VADモデルを学習するための階層的意味コントラスト(HSC)手法を提案する。 まず,事前学習されたビデオ解析モデルを利用して,前景オブジェクトと背景シーンの機能を高レベルセマンティクスに組み込む。 次に、オートエンコーダに基づく再構成フレームワークを構築し、シーンレベルとオブジェクトレベルのコントラスト学習の両方を導入し、異なるクラス間で分離可能ながら、同じセマンティッククラス内でコンパクトなエンコードされた潜在機能を強制する。 この階層的なセマンティックコントラスト戦略は、通常のパターンの多様性に対処し、識別能力を高めるのに役立つ。 さらに, 希少な正常な活動に取り組むために, スケルトンに基づく運動増強をデザインし, 試料を増加させ, モデルをさらに洗練する。 3つの公開データセットとシーン依存混合データセットの大規模な実験により,提案手法の有効性が検証された。

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