VidAnomaly: LSTM-Autoencoder-Based Adversarial Learning for One-Class Video Classification With Multiple Dynamic Images
Notice bibliographique
Résumé
One-class video classification (anomalous video detection) serves an important role when abnormal videos are absent during training, poorly sampled or not well defined. However, one-class video classification is challenging. Due to the unavailability of abnormal samples, it is a cumbersome task to train an end-to-end deep supervised learning model. Meanwhile, video data representation is challenging because of the unstructured scheme of video contents. To represent video data with temporal and spatial information, we propose multiple dynamic images in our task because dynamic image encodes the temporal evolution of video frames and represents video contents at the level of the image pixels. Multiple dynamic images are viewed as the input sequence with temporal and spatial information and achieve dimension reduction of original video data. In this paper, we propose a LSTM-autoencoder-based adversarial learning model for one-class video classification ("VidAnomaly") without abnormal samples in the training stage. Our architecture is composed of three sub-networks. LSTM-autoencoder network (R) learns the temporal dependence of the input sequence and reconstructs the input sequence for the discriminator network (D) to achieve adversarial learning. The novelty of the proposed model is that we add an additional LSTM-encoder network (A) to obtain the latent representation of the reconstructed sequence. Minimizing the distance between the two latent representations from R and A benefits the model to further capture the training data distribution because it forces the LSTM-autoencoder network to yield an essential representation of training samples in latent space. In the inference stage, for a given abnormal sample as the input, the model poorly reconstructs the input abnormal sample and the reconstruction error would be high because the proposed model is trained merely on normal samples and its parameters are only suitable for reconstructing normal samples. Based on this, we detect abnormal samples. The experimental results show that VidAnomaly learns the target class distribution effectively and is superior to other methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».