一、研究动机 [!note] 原理:经过处理后的视频在视觉和音频信号之间通常会有不一致的现象,提出一种基于异常检测算法实现视频伪造取证。 挑战:不同于简单的检测不同步的例子,因为由于视频采集往往会有“延迟”现象,出现帧偏移现象 创新点:提出在视听特征中实现异常检测
{CVPR 2021论文笔记} Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning sharkD 在内卷的趋势下逐渐躺平52 人赞同了该文章 浏览CVPR 2021 论文时发现了这一篇视频异常检测向的文章,在Avenue\Ped2\Shanghai Tech数据集上都取得了AUC超过90%的成绩,可以说是碾压了之前的异常检测算法,本文是我...
【自监督视频异常检测】《Self-Supervised Video Anomaly Detection | Launchpad.AI》by Steve Shimozaki http://t.cn/RS6RJIi http://t.cn/RS6RJfm
Video anomaly detection (VAD) aims at localizing unexpected actions or activities in a video sequence. Existing mainstream VAD techniques are based on either the one-class formulation, which assumes all training data are normal , or weakly-supervised, which requires only video-level normal/anomaly ...
Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning Mariana-Iuliana Georgescu1,3, Antonio Ba˘rba˘la˘u1, Radu Tudor Ionescu1,3, Fahad Shahbaz Khan2, Marius Popescu1,3, Mubarak Shah4 1University of Bucharest, Romania, 2MBZ Univ...
Subsequently, in Section 2.1, we present a novel method for learning self-supervised representations by predicting CutPaste augmentation, and extend to learning and extracting representations from local patches in Section 2.4. 两阶段异常检测器:1.首先学习深度表征从正常数据中,然后构建one-class分类器。
CutPaste是一种数据增强方法，从图像中裁剪出一块矩形区域粘贴到任意位置。cutpaste 的目的是产生空间上的不规则性，作为不参与训练的真实缺陷的近似值。现有的一些很受欢迎的方法将旋转和对比学习应用于单分类，但是本文实验证明，对于检测缺陷，单纯使用旋转或者对比学习不是最优的。作者猜想几何变换例如...
缺陷检测-3.CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization(剪切粘贴:自监督学习对于异常检测和定位),AbstractWeaimatconstructingahighperformancemodelfordefectdetectionthatdetectsunknownanomalouspatternsofanimagewithoutanomalousda.
CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization 全文翻译+详细解读 文章速览 全文翻译及详细解释 文章速览 截止2021年7月28日,此方法在MVtec AD异常检测数据集上的表现排第三 橘色字体部分都是个人解读部分,红色字体是我认为非常重要的部分 论文名:基于自监督学习的图像异常检测和定位方法...
cutpaste 的目的是产生空间上的不规则性,作为不参与训练的真实缺陷的近似值。现有的一些很受欢迎的方法将旋转和对比学习应用于单分类,但是本文实验证明,对于检测缺陷,单纯使用旋转或者对比学习不是最优的。作者猜想几何变换例如旋转和移位,在学习语义概念的表征中是有效的(如学习对象),但...