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#20
summarized by : Ryota Suzuki
どんな論文か？
異常なし動画から見た目と動作の関係を明に学習する動画異常検出の提案．画像再構成（apperance; AE）と画像変換（optical flow=motion; U-Net）のTwo-streamで解くが，Encoderは共有する．両モジュールの出力を重ねた画像をDiscriminatorにかけるcGANの枠組みで学習．出力画像のピクセルのパッチ分け重み付き合算などで各フレーム異常スコアを求める．
新規性
異常の教師データ不要．Encoderを共有するAE＋U-NetのTwo-streamという新規構造提案．
結果
CUHK Avenue，UCSD Ped2データセットにおいて，SoTA手法(Future frame prediction)に対し+1%と，異常を明に教示せずともイーブンな結果を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
成功させるためにかなり試行錯誤してる感がある．
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