Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hybrid Video Anomaly Detection for Anomalous Scenarios in Autonomous Driving

論文の概要: Hybrid Video Anomaly Detection for Anomalous Scenarios in Autonomous Driving

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06423v1
Date: Mon, 10 Jun 2024 16:14:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-11 13:09:08.280106
Title: Hybrid Video Anomaly Detection for Anomalous Scenarios in Autonomous Driving
Title（参考訳）: 自律運転における異常シナリオのハイブリッドビデオ異常検出
Authors: Daniel Bogdoll, Jan Imhof, Tim Joseph, J. Marius Zöllner,
Abstract要約: 本稿では,自律運転におけるHF$2$-VAD監視ビデオ異常検出手法のバリエーションについて述べる。車両の自我的視点から正規性の表現を学び、稀かつ臨界シナリオにおける画素ワイドな異常検出を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.179088700092567
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In autonomous driving, the most challenging scenarios are the ones that can only be detected within their temporal context. Most video anomaly detection approaches focus either on surveillance or traffic accidents, which are only a subfield of autonomous driving. In this work, we present HF$^2$-VAD$_{AD}$, a variation of the HF$^2$-VAD surveillance video anomaly detection method for autonomous driving. We learn a representation of normality from a vehicle's ego perspective and evaluate pixel-wise anomaly detections in rare and critical scenarios.
Abstract（参考訳）: 自律運転では、最も困難なシナリオは、時間的文脈内でのみ検出できるシナリオである。ほとんどのビデオ異常検出アプローチは、監視または交通事故に焦点を当てており、これは自動運転のサブフィールドに過ぎない。本研究では,自動運転におけるHF$^2$-VAD$_{AD}$,HF$^2$-VAD監視ビデオ異常検出手法のバリエーションを示す。車両の自我的視点から正規性の表現を学び、稀かつ臨界シナリオにおける画素ワイドな異常検出を評価する。

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