Jun, 2023

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

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TL;DR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。
video anomaly detectionweak supervisiontemporal context aggregationprompt-enhanced learningscore smoothing
发现论文，激发创造
  • 从弱标记视频中定位异常

    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。

    Aug, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 用于改进视频异常检测的动态感知特征

    通过提出一种时间性增强的网络模型，学习一种能感知运动的特征，并通过多示例学习进行分类，从而在 UCF Crime 数据集上显著超越以往方法，在视频反常检测和异常行为识别任务上取得了较好的表现。

    Jul, 2019

  • 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

  • 通过中心引导的判别学习实现弱监督视频异常检测

    该论文提出了一种基于弱监督学习的异常检测框架 AR-Net，并通过动态多实例学习和中心损失设计了具有较强鉴别特征的回归模型，实现了对监控视频异常的检测，并在 ShanghaiTech 数据集上取得了最新的最好成果。

    Apr, 2021

  • 基於上下文區分對比學習的時間序列異常檢測

    针对时间数据中的异常检测问题，提出了一种新的方法，借鉴了 DeepSVDD 的损失函数，结合了 Neutral AD 的确定性对比损失，提高了在实际工业数据集中的性能表现。

    Apr, 2023

  • 使用视频级标签的自我推理框架进行异常检测

    本研究提出了一种基于深度神经网络的弱监督异常检测框架，采用视频级别的标签，通过使用时空视频特征的二元聚类来产生伪标签，从而减少异常视频标签中存在的噪声，实现更准确的异常检测。

    Aug, 2020