Video Anomaly Detection (VAD) is an important topic in computer vision. Motivated by the recent advances in self-supervised learning, this paper addresses VAD by solving an intuitive yet challenging pretext task, i.e., spatio-temporal jigsaw puzzles, which is cast as a multi-label fine-grained classification problem. Our method exhibits several advantages over existing works: 1) the spatio-temporal jigsaw puzzles are decoupled in terms of spatial and temporal dimensions, responsible for capturing highly discriminative appearance and motion features, respectively; 2) full permutations are used to provide abundant jigsaw puzzles covering various difficulty levels, allowing the network to distinguish subtle spatio-temporal differences between normal and abnormal events; and 3) the pretext task is tackled in an end-to-end manner without relying on any pre-trained models. Our method outperforms state-of-the-art counterparts on three public benchmarks. Especially on ShanghaiTech Campus, the result is superior to reconstruction and prediction-based methods by a large margin.


翻译:视频异常探测(VAD)是计算机视野中的一个重要话题。本文以自监学习的最新进展为动力,通过解决一个直觉而具挑战性的借口任务(即spatio-temoor jigsaw 拼图)来解决VAD问题,这个拼图是一个多标签细微分分类问题。我们的方法比现有作品具有若干优势:(1) 时空拼图在空间和时间层面上脱钩,分别负责捕捉高度歧视的外观和运动特征;(2) 全面拼图用来提供大量拼图,覆盖各种困难程度,使网络能够区分正常事件和异常事件之间的微妙的时空差异;(3) 以端到端的方式处理这个托盘任务,而不必依赖任何预先培训的模型。我们的方法在三个公共基准上超越了最先进的对应方法。特别是在上海科技校园,其结果比大幅度的重建和预测方法要优越。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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