論文の概要: Holistic Representation Learning for Multitask Trajectory Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01851v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 11:32:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 14:38:23.969935
• Title: Holistic Representation Learning for Multitask Trajectory Anomaly Detection
• Title（参考訳）: マルチタスク軌道異常検出のための全体表現学習
• Authors: Alexandros Stergiou and Brent De Weerdt and Nikos Deligiannis
• Abstract要約: そこで本研究では,異なる時間帯における骨格軌跡の包括的表現による予測運動の学習を提案する。 我々は、時間的閉鎖された軌道を符号化し、ブロックされたセグメントの潜在表現を共同学習し、異なる時間的セグメントにわたる期待運動に基づいて軌道を再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.72942351514956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video anomaly detection deals with the recognition of abnormal events in videos. Apart from the visual signal, video anomaly detection has also been addressed with the use of skeleton sequences. We propose a holistic representation of skeleton trajectories to learn expected motions across segments at different times. Our approach uses multitask learning to reconstruct any continuous unobserved temporal segment of the trajectory allowing the extrapolation of past or future segments and the interpolation of in-between segments. We use an end-to-end attention-based encoder-decoder. We encode temporally occluded trajectories, jointly learn latent representations of the occluded segments, and reconstruct trajectories based on expected motions across different temporal segments. Extensive experiments on three trajectory-based video anomaly detection datasets show the advantages and effectiveness of our approach with state-of-the-art results on anomaly detection in skeleton trajectories.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出は、ビデオ内の異常事象の認識を扱う。 視覚信号とは別に、ビデオ異常検出もスケルトンシーケンスの使用によって対処されている。 我々は,セグメント間の期待動きを異なる時間に学習するために,骨格軌跡の全体的表現を提案する。 提案手法はマルチタスク学習を用いて,過去のセグメントや将来のセグメントの補間と,中間セグメントの補間を可能にするトラジェクトルの連続的観測不能な時間セグメントを再構築する。 我々は、エンドツーエンドのアテンションベースのエンコーダデコーダを使用する。 我々は、時間的閉鎖された軌道を符号化し、ブロックされたセグメントの潜在表現を共同学習し、異なる時間的セグメントにわたる期待運動に基づいて軌道を再構築する。 トラジェクトリに基づく3つのビデオ異常検出データセットの大規模な実験は, 骨格軌道の異常検出に対する最先端の手法によるアプローチの利点と有効性を示している。

関連論文リスト

• Temporal Divide-and-Conquer Anomaly Actions Localization in Semi-Supervised Videos with Hierarchical Transformer [0.9208007322096532]
  異常な行動の検出と位置決めは、セキュリティと高度な監視システムにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,異常ビデオにおける観察行動の重要性を評価するために,階層型トランスフォーマーモデルを提案する。 本手法は, 親映像を階層的に複数の時間的児童事例に区分し, 親映像の異常の分類における子ノードの影響を計測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T18:12:58Z)
• Weakly Supervised Video Anomaly Detection and Localization with Spatio-Temporal Prompts [57.01985221057047]
  本稿では、事前学習された視覚言語モデル(VLM)に基づく、弱教師付きビデオ異常検出および局所化のための時間的プロンプト埋め込み(WSVADL)を学習する新しい手法を提案する。 提案手法は,WSVADLタスクの3つの公開ベンチマークにおける最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T03:31:29Z)
• Dynamic Erasing Network Based on Multi-Scale Temporal Features for Weakly Supervised Video Anomaly Detection [103.92970668001277]
  弱教師付きビデオ異常検出のための動的消去ネットワーク(DE-Net)を提案する。 まず,異なる長さのセグメントから特徴を抽出できるマルチスケール時間モデリングモジュールを提案する。 そして,検出された異常の完全性を動的に評価する動的消去戦略を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T09:40:11Z)
• Leveraging Trajectory Prediction for Pedestrian Video Anomaly Detection [14.740178121212132]
  本稿では,未監視歩行者異常事象検出における軌跡の局所化と予測の活用を提案する。 提案手法は,正常および異常な歩行者軌跡の予測誤差を利用して,空間的・時間的に異常を検出する。 実時間スケールの異なる実世界のベンチマークデータセットについて実験を行い,提案したトラジェクトリ予測に基づく異常検出パイプラインが効率的かつ効率的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T19:44:34Z)
• Adaptive graph convolutional networks for weakly supervised anomaly detection in videos [42.3118758940767]
  本稿では,映像セグメント間のコンテキスト関係をモデル化するために,弱教師付き適応グラフ畳み込みネットワーク(WAGCN)を提案する。 各セグメントの異常確率スコアを生成する際に、他のビデオセグメントが現在のセグメントに与える影響を十分に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-14T06:31:34Z)
• Video Salient Object Detection via Contrastive Features and Attention Modules [106.33219760012048]
  本稿では,注目モジュールを持つネットワークを用いて,映像の有意な物体検出のためのコントラスト特徴を学習する。 コアテンションの定式化は、低レベル特徴と高レベル特徴を組み合わせるために用いられる。 提案手法は計算量が少なく,最先端の手法に対して良好に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T17:40:32Z)
• Spatial-Temporal Correlation and Topology Learning for Person Re-Identification in Videos [78.45050529204701]
  クロススケール空間時空間相関をモデル化し, 識別的, 堅牢な表現を追求する新しい枠組みを提案する。 CTLはCNNバックボーンとキーポイント推定器を使用して人体から意味的局所的特徴を抽出する。 グローバルな文脈情報と人体の物理的接続の両方を考慮して、多スケールグラフを構築するためのコンテキスト強化トポロジーを探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T14:32:12Z)
• Robust Unsupervised Video Anomaly Detection by Multi-Path Frame Prediction [61.17654438176999]
  本稿では,フレーム予測と適切な設計による新規で頑健な非教師付きビデオ異常検出手法を提案する。 提案手法は,CUHK Avenueデータセット上で88.3%のフレームレベルAUROCスコアを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T11:34:12Z)
• Self-Supervised Representation Learning for Visual Anomaly Detection [9.642625267699488]
  本稿では,画像映像における異常検出の問題点を考察し,新しい視覚的異常検出手法を提案する。 光フロー情報を用いることなくビデオフレーム間の時間的コヒーレンスを学習するための,簡単なセルフスーパービジョンアプローチを提案する。 この直感的なアプローチは、UCF101およびILSVRC2015ビデオデータセット上の画像やビデオの多くの方法と比較して、視覚異常検出の優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T04:37:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。