先验知识引导网络用于视频异常检测
计算机视觉与模式识别
2023-09-06 v1
摘要
视频异常检测 (VAD) 涉及检测视频中的异常事件，是智能视频监控中一项重要且复杂的任务。现有研究常仅关注从有限正常数据获取的特征，忽视了广泛自然图像数据集中存在的潜在先验知识。为应对此局限，我们提出一种先验知识引导网络 (PKG-Net) 用于 VAD 任务。首先，将自编码器网络纳入师生架构以学习两个指定代理任务：未来帧预测与教师网络模仿，这可对未知样本提供更好的泛化能力。其次，还提出在适当特征块上进行知识蒸馏，以提升模型的多尺度检测能力。此外，将预测误差与师生特征不一致性结合，以更全面地评估推理样本的异常分数。在三个公开基准上的实验结果验证了我们所方法的有效性与准确性，其超越了近期最优 (SOTA) 方法。
引用
@article{arxiv.2309.01682,
title = {Prior Knowledge Guided Network for Video Anomaly Detection},
author = {Zhewen Deng and Dongyue Chen and Shizhuo Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.01682},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 4 figures