論文の概要: Learn Suspected Anomalies from Event Prompts for Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01169v2
• Date: Tue, 3 Sep 2024 03:21:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 19:15:46.417466
• Title: Learn Suspected Anomalies from Event Prompts for Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ビデオ異常検出のためのイベントプロンプトからの疑似異常の学習
• Authors: Chenchen Tao, Xiaohao Peng, Chong Wang, Jiafei Wu, Puning Zhao, Jun Wang, Jiangbo Qian,
• Abstract要約: イベントプロンプトから疑わしい異常の学習を導くための新しい枠組みが提案されている。 これにより、新しいマルチプロンプト学習プロセスにより、すべてのビデオの視覚的セマンティックな特徴を制限できる。 提案手法はAPやAUCといった最先端の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.77262005540559
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most models for weakly supervised video anomaly detection (WS-VAD) rely on multiple instance learning, aiming to distinguish normal and abnormal snippets without specifying the type of anomaly. However, the ambiguous nature of anomaly definitions across contexts may introduce inaccuracy in discriminating abnormal and normal events. To show the model what is anomalous, a novel framework is proposed to guide the learning of suspected anomalies from event prompts. Given a textual prompt dictionary of potential anomaly events and the captions generated from anomaly videos, the semantic anomaly similarity between them could be calculated to identify the suspected events for each video snippet. It enables a new multi-prompt learning process to constrain the visual-semantic features across all videos, as well as provides a new way to label pseudo anomalies for self-training. To demonstrate its effectiveness, comprehensive experiments and detailed ablation studies are conducted on four datasets, namely XD-Violence, UCF-Crime, TAD, and ShanghaiTech. Our proposed model outperforms most state-of-the-art methods in terms of AP or AUC (86.5\%, \hl{90.4}\%, 94.4\%, and 97.4\%). Furthermore, it shows promising performance in open-set and cross-dataset cases. The data, code, and models can be found at: \url{https://github.com/shiwoaz/lap}.
• Abstract（参考訳）: 弱教師付きビデオ異常検出(WS-VAD)のためのほとんどのモデルは、異常の種類を特定することなく、正常なスニペットと異常なスニペットを区別することを目的として、複数のインスタンス学習に依存している。 しかし、文脈間での異常定義の不明瞭な性質は、異常事象と正常事象の識別に不正確をもたらす可能性がある。 モデルが異常であることを示すため、イベントプロンプトから疑わしい異常の学習を導くための新しい枠組みが提案されている。 潜在的な異常事象と、異常ビデオから生成されたキャプションのテキスト・プロンプト辞書が与えられた場合、それら間の意味的異常類似性を計算し、ビデオスニペット毎に疑わしい事象を特定する。 これにより、新しいマルチプロンプト学習プロセスにより、すべてのビデオの視覚的セマンティックな特徴を制限し、また、擬似異常を自己学習のためにラベル付けする新しい方法を提供する。 その効果を示すために、XD-Violence、UCF-Crime、TAD、ShanghaiTechの4つのデータセットで包括的な実験と詳細なアブレーション研究を行った。 提案手法は,AP や AUC (86.5 %, \hl{90.4}\%, 94.4\%, 97.4\%) で最先端の手法よりも優れている。 さらに、オープンセットおよびクロスデータセットのケースで有望なパフォーマンスを示す。 データ、コード、モデルは以下の通りである。

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