論文の概要: Frequency-Guided Diffusion Model with Perturbation Training for Skeleton-Based Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03044v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 05:03:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:49:12.149186
• Title: Frequency-Guided Diffusion Model with Perturbation Training for Skeleton-Based Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 骨格型ビデオ異常検出のための摂動訓練を用いた周波数誘導拡散モデル
• Authors: Xiaofeng Tan, Hongsong Wang, Xin Geng, Liang Wang,
• Abstract要約: ビデオ異常検出(VAD)はコンピュータビジョンにおいて不可欠だが複雑なオープンセットタスクである。 摂動トレーニングを用いた新しい周波数誘導拡散モデルを提案する。 2次元離散コサイン変換(DCT)を用いて、高周波(局所)と低周波(球状)の運動成分を分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.49146665908238
• License:
• Abstract: Video anomaly detection (VAD) is a vital yet complex open-set task in computer vision, commonly tackled through reconstruction-based methods. However, these methods struggle with two key limitations: (1) insufficient robustness in open-set scenarios, where unseen normal motions are frequently misclassified as anomalies, and (2) an overemphasis on, but restricted capacity for, local motion reconstruction, which are inherently difficult to capture accurately due to their diversity. To overcome these challenges, we introduce a novel frequency-guided diffusion model with perturbation training. First, we enhance robustness by training a generator to produce perturbed samples, which are similar to normal samples and target the weakness of the reconstruction model. This training paradigm expands the reconstruction domain of the model, improving its generalization to unseen normal motions. Second, to address the overemphasis on motion details, we employ the 2D Discrete Cosine Transform (DCT) to separate high-frequency (local) and low-frequency (global) motion components. By guiding the diffusion model with observed high-frequency information, we prioritize the reconstruction of low-frequency components, enabling more accurate and robust anomaly detection. Extensive experiments on five widely used VAD datasets demonstrate that our approach surpasses state-of-the-art methods, underscoring its effectiveness in open-set scenarios and diverse motion contexts. Our project website is https://xiaofeng-tan.github.io/projects/FG-Diff/index.html.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出(VAD)はコンピュータビジョンにおいて不可欠だが複雑なオープンセットタスクであり、リコンストラクションベースの手法によって一般的に取り組まれる。 しかし,これらの手法は,(1)未確認の正常な動きがしばしば異常として誤分類されるオープンセットのシナリオにおいて不十分なロバスト性,(2)局所的な動き再構成の過剰な制限,という2つの制約に悩まされている。 これらの課題を克服するために、摂動訓練を伴う新しい周波数誘導拡散モデルを導入する。 まず,通常のサンプルに類似した摂動サンプルを生成し,復元モデルの弱さを目標として,発電機を訓練して強靭性を向上する。 この訓練パラダイムはモデルの再構成領域を拡張し、その一般化を正常な動きに改善する。 次に,2次元離散コサイン変換(DCT)を用いて,高周波数(局所)と低周波数(球状)の運動成分を分離する。 拡散モデルを観測された高周波情報で導くことにより、低周波成分の再構成を優先し、より正確で堅牢な異常検出を可能にする。 5つの広く使われているVADデータセットに対する大規模な実験により、我々のアプローチは最先端の手法を超越し、オープンセットシナリオと多様な動きコンテキストにおけるその効果を裏付けている。 プロジェクトのWebサイトはhttps://xiaofeng-tan.github.io/projects/FG-Diff/index.htmlです。

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