論文の概要: Multi-scale Spatial-temporal Interaction Network for Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10239v1
• Date: Sat, 17 Jun 2023 02:40:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 23:34:44.607669
• Title: Multi-scale Spatial-temporal Interaction Network for Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ビデオ異常検出のためのマルチスケール時空間インタラクションネットワーク
• Authors: Zhiyuan Ning, Zhangxun Li, Liang Song
• Abstract要約: ビデオ異常検出(VAD)は信号処理において不可欠な課題である。 VADのためのマルチスケール時空間相互作用ネットワーク(MSTI-Net)を提案する。 アプローチでは、UCSD Ped2が96.8%、CUHK Avenueが87.6%、上海Techデータセットが73.9%のAUCを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8222438394022706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video anomaly detection (VAD) is an essential yet challenge task in signal processing. Since certain anomalies cannot be detected by analyzing temporal or spatial information alone, the interaction between two types of information is considered crucial for VAD. However, current dual-stream architectures either limit interaction between the two types of information to the bottleneck of autoencoder or incorporate background pixels irrelevant to anomalies into the interaction. To this end, we propose a multi-scale spatial-temporal interaction network (MSTI-Net) for VAD. First, to pay particular attention to objects and reconcile the significant semantic differences between the two information, we propose an attention-based spatial-temporal fusion module (ASTM) as a substitute for the conventional direct fusion. Furthermore, we inject multi ASTM-based connections between the appearance and motion pathways of a dual stream network to facilitate spatial-temporal interaction at all possible scales. Finally, the regular information learned from multiple scales is recorded in memory to enhance the differentiation between anomalies and normal events during the testing phase. Solid experimental results on three standard datasets validate the effectiveness of our approach, which achieve AUCs of 96.8% for UCSD Ped2, 87.6% for CUHK Avenue, and 73.9% for the ShanghaiTech dataset.
• Abstract（参考訳）: video anomaly detection (vad)は信号処理において欠かせない課題である。 時間的・空間的情報のみの解析では特定の異常は検出できないため,vadでは2種類の情報間の相互作用が重要であると考えられる。 しかし、現在のデュアルストリームアーキテクチャは2種類の情報間の相互作用をオートエンコーダのボトルネックに制限するか、あるいはその相互作用に異常に無関係な背景画素を組み込むかのいずれかである。 そこで本稿では,VADのためのマルチスケール時空間ネットワーク(MSTI-Net)を提案する。 まず,オブジェクトに対して特に注意を払い,二つの情報間の意味的な違いを解消するために,従来の直接融合の代替として,注意に基づく空間-時間融合モジュール(astm)を提案する。 さらに,両ストリームネットワークの出現経路と動き経路間の複数のASTM接続を注入し,任意の規模で空間的・時間的相互作用を促進する。 最後に、複数のスケールから得られた正規情報がメモリに記録され、テストフェーズにおける異常と正常事象の区別が強化される。 ucsd ped2では96.8%、cuhk avenueでは87.6%、上海工科大学データセットでは73.9%のaucsを達成した。

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