Fugu-MT 論文翻訳(概要): Video Anomaly Detection via Spatio-Temporal Pseudo-Anomaly Generation : A Unified Approach

論文の概要: Video Anomaly Detection via Spatio-Temporal Pseudo-Anomaly Generation : A Unified Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16514v1
Date: Mon, 27 Nov 2023 13:14:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-29 19:46:32.367255
Title: Video Anomaly Detection via Spatio-Temporal Pseudo-Anomaly Generation : A Unified Approach
Title（参考訳）: 時空間擬似異常生成によるビデオ異常検出 : 統一的アプローチ
Authors: Ayush K. Rai, Tarun Krishna, Feiyan Hu, Alexandru Drimbarean, Kevin McGuinness, Alan F. Smeaton, Noel E. O'Connor
Abstract要約: 本研究は,画像のマスキング領域にペンキを塗布することにより,汎用的な映像時間PAを生成する手法を提案する。さらに,OCC設定下での現実世界の異常を検出するための単純な統合フレームワークを提案する。提案手法は,OCC設定下での既存のPAs生成および再構築手法と同等に動作する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 52.14916470104883
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Video Anomaly Detection (VAD) is an open-set recognition task, which is usually formulated as a one-class classification (OCC) problem, where training data is comprised of videos with normal instances while test data contains both normal and anomalous instances. Recent works have investigated the creation of pseudo-anomalies (PAs) using only the normal data and making strong assumptions about real-world anomalies with regards to abnormality of objects and speed of motion to inject prior information about anomalies in an autoencoder (AE) based reconstruction model during training. This work proposes a novel method for generating generic spatio-temporal PAs by inpainting a masked out region of an image using a pre-trained Latent Diffusion Model and further perturbing the optical flow using mixup to emulate spatio-temporal distortions in the data. In addition, we present a simple unified framework to detect real-world anomalies under the OCC setting by learning three types of anomaly indicators, namely reconstruction quality, temporal irregularity and semantic inconsistency. Extensive experiments on four VAD benchmark datasets namely Ped2, Avenue, ShanghaiTech and UBnormal demonstrate that our method performs on par with other existing state-of-the-art PAs generation and reconstruction based methods under the OCC setting. Our analysis also examines the transferability and generalisation of PAs across these datasets, offering valuable insights by identifying real-world anomalies through PAs.
Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出 (video anomaly detection, vad) はオープンセット認識タスクであり、通常は1クラス分類 (one-class classification, occ) 問題として定式化される。近年の研究では、通常のデータのみを用いた擬似異常(pas)の作成と、オブジェクトの異常や動き速度に関する実世界の異常に対する強い仮定を行い、トレーニング中のオートエンコーダ(ae)ベースの再構築モデルにおいて、異常に関する事前情報を注入する。本研究では、事前学習した潜時拡散モデルを用いて画像のマスクアウト領域を塗布し、ミックスアップを用いて光流を摂動させ、データ中の時空間歪みをエミュレートすることで、時空間PAを生成する新しい手法を提案する。さらに,OCC設定下における実世界の異常を検出するための簡易な統合フレームワークを提案する。 ped2, avenue, shanghaitech, ubnormalの4つのvadベンチマークデータセットに関する広範囲な実験により,occ設定下での既存のpas生成および再構成ベース手法と同等の性能を示す。分析では,これらのデータセット間でのPAの転送可能性や一般化についても検討し,PAを通して現実世界の異常を識別することによって貴重な洞察を提供する。

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