unsupervised video anomaly detection | BriefGPT

关键词unsupervised video anomaly detection

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CVPR协作学习的隐私异常检测 (CLAP)：一种新的无监督视频异常检测基准
该研究提出了一种全新的基线异常检测方法，能够在复杂的监控视频中以完全无监督的方式定位异常事件，且在隐私保护的参与者分布式训练配置下进行。此外，还提出了三种新的评估协议，对各种协作和数据可用性场景下的异常检测方法进行基准测试，并在两个大规模数
PDF3 months ago
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
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。
PDF5 months ago
基于紧凑运动表示条件下的非监督视频异常检测
本文提出了一种利用条件扩散模型进行无监督视频异常检测的方法，使用预训练网络提取空间和时间特征，并结合能概括给定视频片段运动和外观的紧凑运动表示进行条件约束，采用数据驱动的阈值，将高重构误差视为异常事件的指标。实验表明，该方法在大规模视频异常
PDFa year ago
自闭症典型行为的无监督视频异常检测
本文采用计算机视觉技术进行自动检测孤独症谱系障碍 (Autism Spectrum Disorder, ASD) 患者的刻板行为，并从非监督学习的角度解决监督学习方法难以应用于多种类型的刻板行为且数据难以获取的问题。通过提出一种基于 DS-
PDFa year ago
CVPR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
PDF2 years ago
CVPR通过正常性优势和自适应优化从未标记的视频中发现深度异常
本论文提出了一种基于深度神经网络和自适应学习的视频异常检测方法，利用 “正常性优势” 和动态删除数据等技术，实现了优于传统监督学习的效果。
PDF3 years ago