计算机视觉从零学
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S3R:Self-Supervised Sparse Representation for Video Anomaly Detection 【ECCV 2022】

论文笔记        

        【摘要】视频异常检测（VAD）旨在定位视频序列中的意外动作或活动。现有的主流VAD技术要么基于单类方法（假设所有训练数据都是正常的），要么基于弱监督（仅需要视频级正常/异常标签）。为了建立解决两个VAD设置的统一方法，我们引入了自监督稀疏表示（S3R）框架，该框架通过探索基于字典的表示和自监督学习之间的协同作用，在特征级别对异常概念进行建模。通过学习字典，S3R有助于两个耦合的模块（en-Normal和de-Normal）重建片段级特征并过滤掉正常事件特征。自监督技术还能够生成伪正常/异常样本，以训练异常检测器。我们通过大量实验证明，对于单类和弱监督的VAD任务，S3R在流行的基准数据集上实现了最新的性能。

1.引言

        根据关于训练视频序列的注释或假设，最近处理VAD任务的努力可以分为无监督和弱监督技术。无监督的VAD场景，我们而被称为单类VAD。识别正常和异常模式的广泛采用的方法是嵌入空间学习或数据重构。

        弱监督的VAD假设视频级正常/异常

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他