STAN：用于异常事件检测的时空对抗网络
计算机视觉与模式识别
2018-04-24 v1
摘要
本文提出一种基于时空对抗网络（STAN）的新型异常事件检测方法。我们设计了一个时空生成器，通过双向ConvLSTM考虑时空特性来合成帧间图像。所提出的时空判别器利用3D卷积层判断输入序列是否为真实正常序列。这两个网络以对抗方式训练，以有效编码正常模式的时空特征。学习后，生成器和判别器可独立用作检测器，与所学正常模式的偏差被检测为异常。实验结果表明，与最先进方法相比，所提方法取得了有竞争力的性能。此外，为解释结果，我们利用生成器损失和判别器梯度可视化所提网络检测到的异常事件位置。
引用
@article{arxiv.1804.08381,
title = {STAN: Spatio-Temporal Adversarial Networks for Abnormal Event Detection},
author = {Sangmin Lee and Hak Gu Kim and Yong Man Ro},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.08381},
year = {2018}
}
备注
ICASSP 2018