論文の概要: Evaluating the Effectiveness of Video Anomaly Detection in the Wild: Online Learning and Inference for Real-world Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18747v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 14:47:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 13:18:30.940760
• Title: Evaluating the Effectiveness of Video Anomaly Detection in the Wild: Online Learning and Inference for Real-world Deployment
• Title（参考訳）: 野生における映像異常検出の有効性の評価--実世界展開のためのオンライン学習と推論
• Authors: Shanle Yao, Ghazal Alinezhad Noghre, Armin Danesh Pazho, Hamed Tabkhi,
• Abstract要約: Video Anomaly Detection (VAD) は、監視から医療まで幅広い応用の鍵となる、ビデオストリームにおける異常な活動を特定する。 実生活環境でのVADに取り組むことは、人間の行動の動的な性質、環境の変化、ドメインシフトによって大きな課題となる。 オンライン学習は、モデルを新しい情報に継続的に適応させることによって、この問題を軽減するための潜在的戦略である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1374208474242815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video Anomaly Detection (VAD) identifies unusual activities in video streams, a key technology with broad applications ranging from surveillance to healthcare. Tackling VAD in real-life settings poses significant challenges due to the dynamic nature of human actions, environmental variations, and domain shifts. Many research initiatives neglect these complexities, often concentrating on traditional testing methods that fail to account for performance on unseen datasets, creating a gap between theoretical models and their real-world utility. Online learning is a potential strategy to mitigate this issue by allowing models to adapt to new information continuously. This paper assesses how well current VAD algorithms can adjust to real-life conditions through an online learning framework, particularly those based on pose analysis, for their efficiency and privacy advantages. Our proposed framework enables continuous model updates with streaming data from novel environments, thus mirroring actual world challenges and evaluating the models' ability to adapt in real-time while maintaining accuracy. We investigate three state-of-the-art models in this setting, focusing on their adaptability across different domains. Our findings indicate that, even under the most challenging conditions, our online learning approach allows a model to preserve 89.39% of its original effectiveness compared to its offline-trained counterpart in a specific target domain.
• Abstract（参考訳）: Video Anomaly Detection (VAD) は、監視から医療まで幅広い応用の鍵となる、ビデオストリームにおける異常な活動を特定する。 実生活環境でのVADに取り組むことは、人間の行動の動的な性質、環境の変化、ドメインシフトによって大きな課題となる。 多くの研究イニシアチブはこれらの複雑さを無視し、目に見えないデータセットのパフォーマンスを考慮できない従来のテスト手法に集中し、理論モデルと実世界のユーティリティの間にギャップを生じさせる。 オンライン学習は、モデルを新しい情報に継続的に適応させることによって、この問題を軽減するための潜在的戦略である。 本稿では,現在のVADアルゴリズムがオンライン学習フレームワーク,特にポーズ分析に基づく実生活環境にどの程度適応できるかを,その効率性とプライバシの優位性のために評価する。 提案フレームワークは,新たな環境からのストリーミングデータによる継続的モデル更新を可能にし,実際の課題を反映し,精度を維持しながらリアルタイムに適応できるモデルの評価を行う。 この設定における3つの最先端モデルについて検討し、異なる領域にまたがる適応性に着目した。 我々の研究結果は、最も困難な条件下であっても、我々のオンライン学習アプローチは、特定のターゲットドメインにおいてオフラインでトレーニングされたモデルと比較して、オリジナルの効果の89.39%をモデルが保持できることを示している。

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