视频异常检测(VAD)方法可以根据利用的学习技术分为两种主要方法: 1.单类分类方法 2.弱监督学习方法。不是由于大规模真实世界VAD数据集缺乏逐帧的注释,监督学习方法在该领域的研究人员中并未受到关注。 2.1. 单类分类方法 早期的视频异常检测(VAD)方法主要采用单类分类的策略,这意味着它们的预测模型主要针对正常视频...
由于视频中大量视觉tokens导致的过度计算负担，过去基于视频的MLLM方法采用了视频的均匀时间帧采样，例如8帧。研究团队认为这种方法显然不适用于视频异常检测任务中的长视频，因为它增加了忽略关键信息的概率。为了解决这个问题，团队首先利用VAD网络评估每帧的异常分数，该网络接收视频帧的cls token并输出异常分数:然后，根...
和self-supervised的方法不同,weakly-supervised同时运用normal和abnormal的samples进行训练,训练时只给video-level的annotation,即只告诉这个视频是正常/异常的,让模型自己去学习这个视频中哪些片段可能存在异常。 Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos (Dataset: UCF-Crime, CVPR2018, MIL Framework, C3D ...
视频异常检测(Video Anomaly Detection,VAD)扩展自经典的异常检测任务,由于异常情况样本非常少见,因此经典的异常检测通常被定义为一类分类问题(One-Class Classification,OCC)。而对于VAD而言,属于异常情况的样本更是非常罕见,因此常见的方法仅使用大量的正常样本进行训练,这些方法会将正常视频的隐藏特征限制在一个有限的空间...
视频异常检测(VAD)大致上可以分为三类,无监督,弱监督,有监督(自监督等方法这里不做讨论)。 无监督的一般只用正常视频训练模型,超出正常边界的即为异常。这种方法对数据要求不高,但是准确率太低。有监督在异常检测中,则需要视频标记精确到帧,比如异常从什么时候开始,又从什么时候结束,都需要标记出来。但这种对于数据...
5_视频异常检测算法与元学习 1-异常检测要解决的问题与数据集介绍是【行为识别实战】颠覆传统安防监控领域的行为识别算法,计算机视觉方向最重要的研究课题!的第31集视频,该合集共计51集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
近年来,弱监督视频异常检测(WSVAD,VAD)因其广阔的应用前景而受到越来越多的关注,在WSVAD任务中,期望异常检测器在仅提供视频级注释的情况下生成的精细化帧级异常置信度。然而当前该领域的大多数研究遵循一个系统性的框架,即,首先是使用预先训练的视觉模型来提取帧级特征,例如C3D、I3D和ViT等,然后将这些特征输入到...
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而视频目标检测与单帧目标检测之间的区别,在于对于一段连续视频而言,即使有的物体因为运动残影、遮挡或相机失焦等原因在单帧无法识别,但可以通过结合上下文的语义信息的方式,识别出当前帧的目标。因此作者认为,人类在用眼睛“检测”一段视频中可能存在的物体时,参考了两种特征:全局的语义特征和局部的位置特征。因此本文...
CVPR2024再出王炸!视频异常检测1655FPS! 自蒸馏MAE是高效的视频异常检测器!#视频检测 #CVPR2024 #计算机视觉 #异常检测 #目标检测 - CV算法工程师Marry于20240403发布在抖音,已经收获了4.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!