Abstrakt. Detektion i realtid av oegentligheter i visuella data är mycket ovärderlig och användbar i många potentiella tillämpningar, inklusive övervakning, patientövervakningssystem, etc. Med den våg av djupt lärande metoder under de senaste åren, har forskare provat ett brett spektrum av metoder för olika tillämpningar. När det gäller oegentlighet eller avvikande upptäckt i videor är det dock fortfarande en öppen utmaning att utbilda en modell från början, eftersom oegentligheten ofta inte är väldefinierad och det inte finns tillräckligt med oregelbundna prover att använda under utbildningen. I detta dokument, inspirerat av framgången för generativa kontrariska nätverk (GANS) för utbildning djupa modeller i oövervakade eller självövervakade inställningar, föreslår vi en end-to-end djup nätverk för upptäckt och fin lokalisering av oegentligheter i videor (och bilder). Vår föreslagna arkitektur består av två nätverk som är utbildade i att konkurrera med varandra samtidigt som de samarbetar för att hitta oegentligheten. Ett nätverk fungerar som en pixel-nivå oegentlighet Inpainter, och det andra fungerar som en patch-nivå Detector. Efter en kontradiktorisk självövervakad utbildning, där jag försöker lura D att acceptera dess inmålade utgång som regelbunden (normal), samarbetar de två nätverken för att upptäcka och finsegmentera oegentligheten i varje given testvideo. Våra resultat på tre olika datauppsättningar visar att vår metod kan överträffa den toppmoderna och finsegmenterade oegentligheten.
Sabokrou m.fl. I REF föreslogs en metod för att upptäcka oegentligheter i bilder och videor.
AVID: Adversarial Visual Irregularity Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}