論文の概要: ComplexVAD: Detecting Interaction Anomalies in Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09733v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 18:35:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:10:02.359153
• Title: ComplexVAD: Detecting Interaction Anomalies in Video
• Title（参考訳）: ComplexVAD:ビデオ内のインタラクション異常を検出する
• Authors: Furkan Mumcu, Michael J. Jones, Yasin Yilmaz, Anoop Cherian,
• Abstract要約: 本稿では,新しい大規模異常検出データセットである ComplexVAD を紹介する。 さらに,映像属性付きシーングラフを用いてオブジェクト間の相互作用をモデル化することにより,複雑な異常を検出する手法を提案する。 提案手法と他の2つの最先端ビデオ異常検出手法を用いて,コンプレックスVADのベースラインスコアを取得し,本手法が既存手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.08126325125808
• License:
• Abstract: Existing video anomaly detection datasets are inadequate for representing complex anomalies that occur due to the interactions between objects. The absence of complex anomalies in previous video anomaly detection datasets affects research by shifting the focus onto simple anomalies. To address this problem, we introduce a new large-scale dataset: ComplexVAD. In addition, we propose a novel method to detect complex anomalies via modeling the interactions between objects using a scene graph with spatio-temporal attributes. With our proposed method and two other state-of-the-art video anomaly detection methods, we obtain baseline scores on ComplexVAD and demonstrate that our new method outperforms existing works.
• Abstract（参考訳）: 既存のビデオ異常検出データセットは、オブジェクト間の相互作用によって発生する複雑な異常を表現するには不十分である。 以前のビデオ異常検出データセットに複雑な異常がないことは、単純な異常に焦点を移すことによって研究に影響を与える。 この問題に対処するために,我々は新しい大規模データセットである ComplexVAD を導入する。 さらに,時空間属性を持つシーングラフを用いてオブジェクト間の相互作用をモデル化し,複雑な異常を検出する手法を提案する。 提案手法と他の2つの最先端ビデオ異常検出手法を用いて,コンプレックスVADのベースラインスコアを取得し,本手法が既存手法より優れていることを示す。

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