論文の概要: Future Video Prediction from a Single Frame for Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07783v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 14:04:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 12:28:35.661762
• Title: Future Video Prediction from a Single Frame for Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ビデオ異常検出のための単一フレームからの将来の映像予測
• Authors: Mohammad Baradaran, Robert Bergevin
• Abstract要約: ビデオ異常検出(VAD)はコンピュータビジョンにおいて重要であるが難しい課題である。 本稿では,ビデオ異常検出のための新しいプロキシタスクとして,将来のフレーム予測プロキシタスクを紹介する。 このプロキシタスクは、より長い動きパターンを学習する従来の手法の課題を軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38073142980732994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video anomaly detection (VAD) is an important but challenging task in computer vision. The main challenge rises due to the rarity of training samples to model all anomaly cases. Hence, semi-supervised anomaly detection methods have gotten more attention, since they focus on modeling normals and they detect anomalies by measuring the deviations from normal patterns. Despite impressive advances of these methods in modeling normal motion and appearance, long-term motion modeling has not been effectively explored so far. Inspired by the abilities of the future frame prediction proxy-task, we introduce the task of future video prediction from a single frame, as a novel proxy-task for video anomaly detection. This proxy-task alleviates the challenges of previous methods in learning longer motion patterns. Moreover, we replace the initial and future raw frames with their corresponding semantic segmentation map, which not only makes the method aware of object class but also makes the prediction task less complex for the model. Extensive experiments on the benchmark datasets (ShanghaiTech, UCSD-Ped1, and UCSD-Ped2) show the effectiveness of the method and the superiority of its performance compared to SOTA prediction-based VAD methods.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出(VAD)はコンピュータビジョンにおいて重要であるが難しい課題である。 主な課題は、すべての異常なケースをモデル化するトレーニングサンプルの多さにある。 したがって, 半教師付き異常検出法は, 標準パターンのモデリングに焦点を置き, 正常パターンからの偏差を計測して異常を検出するため, より注目されている。 正常な動きと外観のモデリングにおいてこれらの手法が顕著な進歩を遂げたものの、長期的な動きのモデリングは今のところ効果的に行われていない。 将来のフレーム予測プロキシタスクの能力に着想を得て,ビデオ異常検出のための新しいプロキシタスクとして,単一フレームからの将来のビデオ予測タスクを導入する。 このプロキシタスクは、より長い動きパターンを学ぶ前の方法の課題を軽減する。 さらに、初期および将来のrawフレームを対応するセマンティックセグメンテーションマップに置き換えることにより、メソッドがオブジェクトクラスを認識するだけでなく、モデルに対する予測タスクがより複雑になる。 ベンチマークデータセット(ShanghaiTech, UCSD-Ped1, UCSD-Ped2)の大規模な実験は, SOTA予測に基づくVAD法と比較して, 本手法の有効性と性能の優位性を示している。

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