#150
summarized by : shota nishiyama
Self-Supervised Sparse Representation for Video Anomaly Detection

どんな論文か?

希少性が高く多様な異常ビデオシーケンスの検出.
placeholder

新規性

正常データのみから学習する教師なしVAD(oVAD) と学習データのビデオ自体には正常と異常のラベルがつけられている弱教師付きVAD(wVAD)は提案されていたが,両方のタスクに同時に取り組むための S3R の提案を行った

結果

ShanghaiTech,UCF-Crime,XD-VioleでS3RとSoTA手法との比較. oVAD, wVAD の両タスクでベンチマークを上回った

その他(なぜ通ったか?等)

https://github.com/louisYen/S3R