May, 2022

基于图像转换的目标类感知视频异常检测

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TL;DR该研究提出了一种新的两流对象感知 VAD 方法，通过图像转换任务学习正常的外观和动态模式，检测偏离学习正常模式的异常情况，并在三个数据集上表现有竞争力。
semi-supervisedvideo anomaly detectionobject-centric approachestwo-stream object-aware vadimage translation
发现论文，激发创造
  • 基于时空伪异常生成的视频异常检测：一种统一方法

    通过使用预先训练的潜在扩散模型修复被屏蔽区域图像，并进一步通过混合来扰动光流以产生时间空间扭曲，提出了一种新的生成通用时空伪异常的方法。此外，通过学习重建质量、时间不规则性和语义不一致性等三种异常指标的简单统一框架，在开放集识别任务下检测现实世界的异常。在 Ped2、Avenue、ShanghaiTech 和 UBnormal 四个 VAD 基准数据集上进行了大量实验，证明我们的方法在 OCC 设置下的性能与其他现有的基于伪异常生成和重建的方法相当。同时我们的分析还检验了伪异常在这些数据集之间的可转移性和普适性，通过识别伪异常从而发现现实世界的异常提供了有价值的见解。

    Nov, 2023

  • 开放词汇视频异常检测

    这篇论文提出了一种能够利用预训练的大型模型来检测和分类已知和未知异常的开放词汇视频异常检测方法，并通过引入语义知识和合成异常来提高模型的性能。

    Nov, 2023

  • 单帧未来视频预测用于视频异常检测

    通过将初始和未来的原始帧替换为相应的语义分割地图，我们引入了从单帧进行未来视频预测的代理任务，以克服以往方法在学习更长动态模式方面的挑战，并展示了该方法在基准数据集上的有效性和优越性。

    Aug, 2023

  • 10 年来视频异常检测：综述与展望

    通过深度学习方法的视频异常检测（VAD）调查，本篇综述探索了传统监督训练范式之外的新兴弱监督、自监督和无监督方法，研究了 VAD 范式中的核心挑战，以及视觉语言模型（VLMs）作为强大的特征提取器在 VAD 中的作用，旨在增强复杂现实场景中异常检测的鲁棒性和效率，并填补现有知识差距，为研究人员提供有价值的见解，为 VAD 研究的未来贡献力量。

    May, 2024

  • 超越基准：视频中多样化异常的检测

    视频异常检测（VAD）在现代监控系统中扮演着关键角色，旨在识别真实情境中的各种异常。然而，当前基准数据集主要强调简单的单帧异常，如新颖物体检测，这种狭窄的焦点限制了 VAD 模型的进展。在这项研究中，我们主张扩展 VAD 研究，涵盖超越传统基准范围的复杂异常。为此，我们引入了两个数据集：HMDB-AD 和 HMDB-Violence，以挑战具有多样化基于动作的异常的模型。这些数据集源于 HMDB51 动作识别数据集。我们进一步介绍了一种新方法 Multi-Frame Anomaly Detection（MFAD），它建立在 AI-VAD 框架之上。AI-VAD 利用单帧特征，如姿势估计和深度图像编码，以及双帧特征，如物体速度。然后，他们应用密度估计算法计算异常分数。为了解决复杂的多帧异常，我们添加了捕捉长期时态依赖性的深度视频编码特征和逻辑回归以增强最终分数计算。实验结果证实了我们的假设，并突显出现有模型对新异常类型的限制。在简单和复杂的异常检测场景中，MFAD 表现出色。

    Oct, 2023

  • 利用大型语言模型实现免训练视频异常检测

    视频异常检测 (VAD) 旨在暂时定位视频中的异常事件。本文提出了一种名为 LAnguage-based VAD (LAVAD) 的方法，利用预训练的大型语言模型 (LLMs) 和现有的视觉 - 语言模型 (VLMs) 来处理 VAD，通过生成每个测试视频的文字描述，设计了一种启动机制，将 LLMs 转化为有效的视频异常检测器，并结合跨模态相似度进行清理和改善 LLMs 的基于异常评分的方法。在两个具有真实监控场景的大型数据集 (UCF-Crime 和 XD-Violence) 上评估 LAVAD，结果显示它在不需要任何训练或数据收集的情况下优于无监督和单类方法。

    Apr, 2024

  • 视频异常检测的多尺度空时交互网络

    我们提出了一种多尺度时空交互网络（MSTI-Net），采用基于注意力机制的时空融合模块（ASTM）代替直接融合，并注入多个 ASTM 基础的连接，以促进所有可能的空间时间交互，最终将在多个尺度上学习的正常信息记录在内存中，在测试阶段增强异常和正常事件之间的区分。该方法在三个标准数据集上取得了良好的实验结果，UCSD Ped2 的 AUC 值达到了 96.8％，CUHK Avenue 的 AUC 值达到了 87.6％，ShanghaiTech 数据集的 AUC 值达到了 73.9％。

    Jun, 2023

  • 基于大型语言模型的视频异常检测与解释

    本文介绍了一种基于视频的大型语言模型在视频异常检测中的应用，该方法不需要阈值，并能解释检测到的异常事件。通过引入长期上下文网络模块和三阶段训练方法，提高了模型的性能并降低了数据需求和标注成本，该方法在 UCF-Crime 和 TAD 基准测试中实现了优异的性能。

    Jan, 2024

  • 学习外观 - 运动正常性，用于视频异常检测

    本文提出了一种增强空间 - 时间记忆的双流自编码器框架，通过对抗学习，学习外观正常性和运动正常性，并探索空间和时间模式之间的相关性，在 UCSD Ped2 和 CUHK Avenue 数据集上，该框架的 AUC 分别为 98.1％和 89.8％，胜过最先进的方法。

    Jul, 2022

  • 从视频异常检测到视频异常检索的进展：新的基准和模型

    视频异常检测已引起日益关注，然而目前主要集中于在线帧级别的异常检测任务，而不是利用详细描述来检索异常事件，因此我们提出了一种名为视频异常检索（VAR）的新任务，旨在通过跨模态方法检索相关的异常视频，并设计了一个名为 Anomaly-Led Alignment Network（ALAN）的模型来实现。

    Jul, 2023