Aug, 2020

从弱标记视频中定位异常

PDF
TL;DR本文提出了一种弱监督异常定位方法，利用高阶上下文编码模型提取语义表示，度量动态变化并有效利用时间上下文，通过聚合动态变量和立即语义来获取最终的异常分数，并通过增强策略处理噪声干扰和异常检测中的定位指导缺失，同时收集了一组新的交通异常数据集（TAD），实验表明该方法在常见的异常检测基准测试集中实现了最新的最佳性能。
video anomaly detectionweakly supervised anomaly localizationtemporal context encodingtraffic anomaly datasetstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 面向时间异常定位的基于一致性自监督学习

    本文针对弱监督异常检测进行研究，利用自监督学习策略，通过对同一视频序列数据进行不同变换来使模型获得相同的分数，并通过实验证明这种对齐方式可以提高模型在 XD-Violence 数据集上的性能表现。

    Aug, 2022

  • 监控视频中基于弱监督的时空异常检测

    本文提出了一种被称为弱监督时空异常检测的新任务，针对监控视频的异常情况进行定位。我们提出了一种双分支网络方法，能够在时空域中使用多粒度的 proposals 进行关系推理，以捕捉目标行为的丰富上下文信息和复杂实体关系。并且在两个数据集上进行了广泛的定量和定性评估，证明了所提方法的有效性。

    Aug, 2021

  • 从事件提示中学习视频异常检测中的疑似异常

    提出了一种用于弱监督视频异常检测的新颖框架，通过计算潜在异常事件的文本提示词典与异常视频生成的字幕之间的语义异常相似性，标识每个视频片段的疑似异常事件，并通过多提示学习过程约束所有视频的视觉 - 语义特征，提供了一种为自训练标记伪异常的新方法。通过全面实验和详细消融研究，在四个数据集（XD-Violence、UCF-Crime、TAD、ShanghaiTech）上表现出优于大多数最先进方法的性能（82.6%，87.7%，93.1% 和 97.4%），并在开放集和跨数据集情况下展示了有希望的性能。

    Mar, 2024

  • 一种基于弱监督和自适应实例选择的轻量级视频异常检测模型

    该论文提出了一种轻量级视频异常检测模型，通过采用自适应实例选择策略和轻量级多级时间相关注意力模块，减少了模型参数，提高了模型性能，可在资源受限的情况下进行广泛部署。

    Oct, 2023

  • 利用聚类辅助异物检测视频的弱监督训练

    我们提出了一种弱监督的异常检测系统，包括一个随机批处理选择机制、一个正常区域抑制块和一个聚类损失块，以利用训练批次中的总体信息，降低标签噪声并提高特征表示学习，以及通过三个数据集的实验证明了我们方法的卓越的异常检测能力。

    Mar, 2022

  • 动态时间规整下的弱监督时序异常分割

    本论文提出了一种名为 WETAS 的新框架，它利用实例级别的异常标签来有效地识别输入实例中的异常时间段，并通过动态时间扭曲对输入实例和其分割掩模进行对齐，获得时间分割的结果，并同时利用掩模作为附加监督进一步增强自身。实验证明，WETAS 在定位时间异常方面比其他基线方法表现更好，并且比点级别检测方法提供更多信息。

    Aug, 2021

  • 利用提示增强的上下文特征进行弱监督视频异常检测学习

    本文提出了一种强调高效上下文建模和增强语义可区分性的弱监督视频异常检测框架，其中包括时间上下文聚合模块、语义先验增强学习模块和评分平滑模块， 实验结果表明该方法以更少的参数和计算成本在三个具有挑战性的数据集上实现了竞争性的性能，某些异常子类的检测准确率也得到了极大的提高。

    Jun, 2023

  • 通过学习明确的动作和情境子空间，实现弱监督的时间行为定位

    通过学习两个特征子空间（分别专门用于行为和背景）并利用时空运动预测来促进两个特征子空间的学习，本文提出了一种解决弱监督时间动作本地化的方法，该方法在 THUMOS14、ActivityNet v1.2 和 v1.3 数据集上优于现有的 WS-TAL 方法。

    Mar, 2021

  • 双向语义一致性约束的弱监督时间动作定位

    该研究提出了一种名为双向语义一致性约束的方法来改善当前弱监督下的视频分类及定位发现问题。该方法采用时间相关增强来打破正样本动作与其 co-scene 动作之间的相关性，通过语义一致性约束来获得足够的信息区分两者，从而较好地应用于当前的 WTAL 方法，并且在 THUMOS14 和 ActivityNet 数据集上取得了较好的性能。

    Apr, 2023

  • 基于片段异常关注的弱监督视频异常检测

    通过提出基于异常注意力的弱监督异常检测方法，该研究在涉及未剪辑视频中的异常事件方面表明了提取关键特征的有效性，并通过多分支监督模块进一步优化视频的异常检测和定位。

    Sep, 2023