論文の概要: Prior Knowledge Guided Network for Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01682v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 15:57:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 18:02:33.469398
• Title: Prior Knowledge Guided Network for Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ビデオ異常検出のための事前知識誘導ネットワーク
• Authors: Zhewen Deng, Dongyue Chen, Shizhuo Deng
• Abstract要約: ビデオ異常検出(VAD)は、ビデオ内の異常事象を検出する。 VADタスクのための事前知識誘導ネットワーク(PKG-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.389970629097429
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video Anomaly Detection (VAD) involves detecting anomalous events in videos, presenting a significant and intricate task within intelligent video surveillance. Existing studies often concentrate solely on features acquired from limited normal data, disregarding the latent prior knowledge present in extensive natural image datasets. To address this constraint, we propose a Prior Knowledge Guided Network(PKG-Net) for the VAD task. First, an auto-encoder network is incorporated into a teacher-student architecture to learn two designated proxy tasks: future frame prediction and teacher network imitation, which can provide better generalization ability on unknown samples. Second, knowledge distillation on proper feature blocks is also proposed to increase the multi-scale detection ability of the model. In addition, prediction error and teacher-student feature inconsistency are combined to evaluate anomaly scores of inference samples more comprehensively. Experimental results on three public benchmarks validate the effectiveness and accuracy of our method, which surpasses recent state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出(VAD)は、ビデオ内の異常事象を検出し、インテリジェントなビデオ監視において重要な、複雑なタスクを提示する。 既存の研究はしばしば、限られた正規データから得られた機能のみに集中し、広範囲の自然画像データセットに存在する潜在的な事前知識を無視している。 この制約に対処するために,VADタスクのための事前知識誘導ネットワーク(PKG-Net)を提案する。 まず,教師-学生のネットワークに自動エンコーダネットワークを組み込んで,将来的なフレーム予測と教師ネットワーク模倣という,未知のサンプルに対するより優れた一般化能力を提供する2つのプロキシタスクを学習する。 第2に, 本モデルのマルチスケール検出能力を高めるために, 適切な特徴ブロック上の知識蒸留も提案されている。 さらに、予測誤差と教師/学生の特徴矛盾を組み合わせ、推論サンプルの異常スコアをより包括的に評価する。 提案手法の有効性と精度を3つの公開ベンチマークで検証した。

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