Jan, 2024

自适应阈值交织单类和弱监督模型用于无监督视频异常检测

PDF
TL;DR无监督视频异常检测方法中，使用交替训练自我标记模型的新型交错框架，以及通过加权 OCC 模型和自适应机制来解决固定阈值问题，实验表明该方法优于以往方法。
unsupervised video anomaly detectionpseudo labelsinterleaved frameworkone-class classificationweakly-supervised model
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 一种粗到细的伪标签（C2FPL）框架用于无监督视频异常检测

    提出了一种简单但有效的两阶段伪标签生成框架，用于训练一个监督方式下的区段级异常检测器，以识别视频中的异常事件。

    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

  • 无监督视频异常检测的生成协作学习

    本文提出了一种基于 Generative Cooperative Learning 方法的无监督视频异常检测方法，该方法利用了异常出现频率低的特点，通过生成器和判别器之间的交叉监督实现网络的协同训练，实现了无监督学习。在 UCF crime 和 ShanghaiTech 两个大规模视频异常检测数据集上的实验表明，相较于现有的无监督和 one-class 分类方法，在性能上得到了一致的提高。

    Mar, 2022

  • 多模态数据分布的弱监督异常检测

    基于弱监督的变分混合模型的异常检测器（WVAD）在多模态数据集上表现出卓越性能。通过捕捉不同聚类中数据的各种特征，并通过异常得分评估器对这些特征进行评估，WVAD 能够识别异常水平。在三个真实世界数据集上的实验结果证明了 WVAD 的优越性。

    Jun, 2024

  • 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

  • 基于图像转换的目标类感知视频异常检测

    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。

    May, 2022

  • 基於 usfAD 的高效未知攻擊檢測專注 IDS 框架

    通过半监督学习技术开发入侵检测系统，建立了两种策略：1）使用随机和均匀分布的合成攻击样本训练有监督机器学习模型；2）构建一种仅基于良性网络流量训练的一类分类模型。实验证明，基于最先进的异常检测技术 usfAD 的一类分类模型在考虑真实场景并要检测先前未见的攻击时优于传统的有监督分类和其他一类分类技术。

    Mar, 2024

  • W2N: 从弱监督到嘈杂监督的物体检测转换

    提出一种新的 WSOD 框架，通过采用 W2N 范式将弱监督转换为噪声监督，提供了一个两模块迭代训练算法来改善用于监督半监督检测框架的伪标签，并获得更好的物体检测器。

    Jul, 2022