Aug, 2017

使用生成对抗网络在视频中检测异常事件

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TL;DR在拥挤的场景中，利用生成对抗网络（GANs）解决异常检测问题。通过只使用正常数据对 GANs 进行训练，学习场景的正常表征，进而在测试时通过对比真实数据和 GANs 重构的外观和运动表征，并计算局部差异检测出异常区域，在帧级和像素级异常检测任务中实验结果表明，与现有技术相比，该方法具有显著的优势。
发现论文，激发创造
  • 训练对抗判别器用于人群交叉通道异常事件检测

    本文提出使用 GAN 来进行视频监控中的异常行为检测，通过将原始数据与运动信息相互转化来避免生成器学习平凡的恒等函数，并且在标准基准测试中达到了比之前最先进方法更好的效果。

    Jun, 2017

  • 使用 GAN 进行视频异常检测

    通过使用生成对抗网络（GAN）等技术，本研究在监控场景中解决了自动异常事件检测的问题，从而避免了人力资源需要对监控系统记录中的异常活动进行监视。在四个基准数据集上进行的实证研究结果表明，与现有技术相比，我们的模型在所有数据集上表现良好。

    Nov, 2023

  • 一种基于背景无关框架的对抗训练方法，用于视频异常事件检测

    该论文提出了一种背景无关框架来解决视频中异常事件检测的问题，该框架由对象检测器、外观和运动自编码器以及二进制分类器组成。通过对外部领域伪异常示例进行梯度上升和对外观和运动特征进行区分，并对四个基准数据集进行评估，该框架在所有数据集上均表现出优良性能。

    Aug, 2020

  • GAN 在异常检测中的应用综述

    本研究调查了基于 GAN 的异常检测方法，评价了其优缺点，并在不同数据集上实验证明了主要的 GAN 模型的性能。同时，提供了一个完整的开源工具箱来使用 GAN 进行异常检测。

    Jun, 2019

  • 高效基于 GAN 的异常检测

    使用生成对抗网络（GANs）进行异常检测，取得了图像和网络入侵数据集方面的最新性能，并且测试时间比唯一已发布的基于 GAN 的方法快了数百倍。

    Feb, 2018

  • 插拔式卷积神经网络用于人群运动分析：异常事件检测应用

    本文探究了利用 Convolutional Neural Networks 和低水平的光流测量来检测视频中的局部异常点。研究结果表明，该方法比当前最先进的方法更为优秀。

    Oct, 2016

  • GANomaly: 通过对抗训练进行半监督异常检测

    使用条件生成对抗网络，将输入图像映射到较低的维度向量，从而最小化训练时这些图像和潜在向量之间的距离，学习正常样本的数据分布，并在推理时利用学习到的数据分布，在各种基准数据集上表现出比先前最先进方法更好的模型性能

    May, 2018

  • 对抗性视觉异常检测 (AVID)

    此篇研究提出了一种基于生成对抗网络和自监督学习的深度网络架构，可实现视频中不规则区域的检测和定位，并在三个不同数据集上表现出色。

    May, 2018

  • 使用生成对抗网络进行无监督异常检测以引导标志物发现

    运用无监督学习的方法，基于深度卷积生成对抗网络提出一种新的异常检测方案 AnoGAN，在视网膜光学相干断层成像（OCT）中成功地识别出包括视网膜液体或增强反射点在内的异常图像。

    Mar, 2017

  • 高斯混合全卷积变分自编码器实现视频异常检测和定位

    提出了一种部分有监督的深度学习方法，用于视频异常检测和定位，其中使用的仅为正常样本，并且该方法基于使用深度学习训练的高斯混合模型，可以学习正常样本的特征表示。通过使用 RGB 帧和动态流图像，同时使用出现和运动异常构建了一个双流网络框架，并基于高斯混合分量的联合概率引入了一种基于样本能量的方法来评分图像测试块的异常。在 UCSD 数据集和 Avenue 数据集上进行了测试实验，结果表明，与现有技术相比，该方法具有卓越的性能。

    May, 2018