Övervakningsvideor kan fånga en mängd realistiska anomalier. I det här dokumentet föreslår vi att vi ska lära oss anomalier genom att utnyttja både normala och onormala videor. För att undvika att notera de avvikande segmenten eller klippen i träningsvideor, som är mycket tidskrävande, föreslår vi att lära sig anomali genom den djupa flera instans rankning ram genom att utnyttja svagt märkta träningsvideor, dvs... Utbildningsetiketterna (anomala eller normala) befinner sig på videonivå i stället för på klippnivå. I vårt tillvägagångssätt, anser vi att normala och avvikande videor som väskor och videosegment som exempel i flera instans lärande (MIL), och automatiskt lära sig en djup anomali ranking modell som förutspår höga anomali poäng för anomalier videosegment. Dessutom introducerar vi gleshet och temporal smidighet begränsningar i ranking förlust funktion för att bättre lokalisera anomali under utbildningen. Vi introducerar också en ny stor skala först i sitt slag dataset på 128 timmars video. Den består av 1900 långa och otrimmade verkliga övervakningsvideor, med 13 realistiska anomalier såsom strider, trafikolyckor, inbrott, rån, etc. såväl som normala aktiviteter. Denna datauppsättning kan användas för två uppgifter. För det första, allmän anomali upptäckt med beaktande av alla avvikelser i en grupp och alla normala aktiviteter i en annan grupp. För det andra, för att erkänna var och en av 13 avvikande aktiviteter. Våra experimentella resultat visar att vår MIL-metod för anomalidetektering ger betydande förbättringar av anomaliens detektionsprestanda jämfört med de senaste metoderna. Vi ger resultaten av flera senaste djupinlärning baslinjer på onormal aktivitet erkännande. Det låga igenkännandet av dessa baslinjer visar att vårt dataset är mycket utmanande och öppnar fler möjligheter för framtida arbete. Datauppsättningen finns på:
Flerfaldigt lärande REF kräver tillräckligt med kommenterade utbildningsdata.
Real-World Anomaly Detection in Surveillance Videos
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}