論文の概要: VADMamba: Exploring State Space Models for Fast Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21169v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 05:38:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:44.659574
• Title: VADMamba: Exploring State Space Models for Fast Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: VADMamba: 高速ビデオ異常検出のための状態空間モデル
• Authors: Jiahao Lyu, Minghua Zhao, Jing Hu, Xuewen Huang, Yifei Chen, Shuangli Du,
• Abstract要約: VQ-Mamba Unet(VQ-MaU)フレームワークには、Vector Quantization(VQ)層と、Mambaベースの非負のVisual State Space(NVSS)ブロックが組み込まれている。 提案するVADMambaの有効性を3つのベンチマークデータセットで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.874215132369157
• License:
• Abstract: Video anomaly detection (VAD) methods are mostly CNN-based or Transformer-based, achieving impressive results, but the focus on detection accuracy often comes at the expense of inference speed. The emergence of state space models in computer vision, exemplified by the Mamba model, demonstrates improved computational efficiency through selective scans and showcases the great potential for long-range modeling. Our study pioneers the application of Mamba to VAD, dubbed VADMamba, which is based on multi-task learning for frame prediction and optical flow reconstruction. Specifically, we propose the VQ-Mamba Unet (VQ-MaU) framework, which incorporates a Vector Quantization (VQ) layer and Mamba-based Non-negative Visual State Space (NVSS) block. Furthermore, two individual VQ-MaU networks separately predict frames and reconstruct corresponding optical flows, further boosting accuracy through a clip-level fusion evaluation strategy. Experimental results validate the efficacy of the proposed VADMamba across three benchmark datasets, demonstrating superior performance in inference speed compared to previous work. Code is available at https://github.com/jLooo/VADMamba.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出法(VAD)は主にCNNベースまたはTransformerベースで、素晴らしい結果が得られたが、検出精度の重視は推論速度の犠牲になることが多い。 コンピュータビジョンにおける状態空間モデルの出現は、マンバモデルによって実証され、選択的スキャンによる計算効率の向上を示し、長距離モデリングの大きな可能性を示している。 本研究は,フレーム予測と光フロー再構成のためのマルチタスク学習に基づくVADMambaというVADへのMambaの適用を先導する。 具体的には、ベクトル量子化(VQ)層と、マンバをベースとした非負のビジュアル状態空間(NVSS)ブロックを組み込んだVQ-Mamba Unet(VQ-MaU)フレームワークを提案する。 さらに、2つの個別VQ-MaUネットワークがフレームを別々に予測し、対応する光フローを再構成し、クリップレベルの融合評価戦略により精度をさらに向上させる。 提案したVADMアンバの有効性を3つのベンチマークデータセットで検証し,従来よりも推論速度に優れた性能を示した。 コードはhttps://github.com/jLooo/VADMamba.comで入手できる。

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