論文の概要: MTFL: Multi-Timescale Feature Learning for Weakly-Supervised Anomaly Detection in Surveillance Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05900v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 10:57:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 12:10:29.851957
• Title: MTFL: Multi-Timescale Feature Learning for Weakly-Supervised Anomaly Detection in Surveillance Videos
• Title（参考訳）: MTFL:監視ビデオにおける弱教師付き異常検出のためのマルチタイム特徴学習
• Authors: Yiling Zhang, Erkut Akdag, Egor Bondarev, Peter H. N. De With,
• Abstract要約: 本稿では,時間的特徴量を改善するため,MTFL法を提案する。 実験の結果、MTFLはUCF-Crimeデータセットの最先端の手法より優れており、異常検出性能は89.78%であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.093628849653552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detection of anomaly events is relevant for public safety and requires a combination of fine-grained motion information and contextual events at variable time-scales. To this end, we propose a Multi-Timescale Feature Learning (MTFL) method to enhance the representation of anomaly features. Short, medium, and long temporal tubelets are employed to extract spatio-temporal video features using a Video Swin Transformer. Experimental results demonstrate that MTFL outperforms state-of-the-art methods on the UCF-Crime dataset, achieving an anomaly detection performance 89.78% AUC. Moreover, it performs complementary to SotA with 95.32% AUC on the ShanghaiTech and 84.57% AP on the XD-Violence dataset. Furthermore, we generate an extended dataset of the UCF-Crime for development and evaluation on a wider range of anomalies, namely Video Anomaly Detection Dataset (VADD), involving 2,591 videos in 18 classes with extensive coverage of realistic anomalies.
• Abstract（参考訳）: 異常事象の検出は公衆の安全に重要であり、様々な時間スケールでの微粒な動き情報と文脈イベントの組み合わせが必要となる。 そこで本研究では,異常特徴の表現性を高めるため,MTFL法を提案する。 ビデオスウィン変換器を用いて時空間映像の特徴を抽出するために,短管,中管,長管を用いる。 実験の結果、MTFLはUCF-Crimeデータセットの最先端の手法より優れ、異常検出性能89.78%のAUCを達成した。 さらに、上海技術では95.32%のAUC、XD-Violenceデータセットでは84.57%のAPでSotAを補完する。 さらに,ビデオ異常検出データセット(VADD, Video Anomaly Detection Dataset)の開発と評価のために,UCF-Crimeの拡張データセットを生成した。

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