唐人的博客

摘要我们解决了视频中的异常检测问题。目标是通过专门从正常视频中学习来自动识别异常行为。大多数现有方法通常需要大量数据，并且泛化能力有限。他们通常需要在目标场景的大量视频上进行训练，才能在该场景中取得良好的效果。在本文中，我们提出了一个新的少镜头场景自适应异常检测问题，以解决以往方法的局限性。我们的目标是学会在以前看不见的只有几帧的场景中检测异常。这个新问题的可靠解决方案在现实世界的应用中将有巨大的潜力，因为为每个目标场景收集大量数据是昂贵的。我们提出了一种基于元学习的方法来解决这个新问题；大量实验结果证

Real-Time Anomaly Detection and Localization in Crowded ScenesCVPR 2015的一篇文章，相对有点老了，不过最近在研究综述，拿出来简单了解一下结构方法和思想。Abstract本文提出了一种拥挤场景下的实时异常检测与定位方法。每个视频被定义为一组不重叠的立方块，并且使用两个局部和全局描述符来描述。这些描述符从不同方面捕获视频属性。通过结合简单而经济的高斯分类器，我们可以区分视频中的正常活动和异常。局部特征和全局特征基于相邻块之间的结构

又是一篇在自编码器框架中研究使用记忆模块的论文，可以看做19年的iccv的论文的衍生，在我的博客中对19年iccv这篇论文也做了简单介绍。韩国人写的，应该是吧，这名字听起来就像。摘要abstract我们解决异常检测的问题，即检测视频序列中的异常事件。基于卷积神经网络的异常检测方法通常利用代理任务(如重建输入视频帧)来学习描述正常情况的模型，而在训练时看不到异常样本，并在测试时使用重建误差来量化异常的程度。这些方法的主要缺点是没有明确考虑正常模式的多样性，而CNNs强大的表示能力允许重建异常的视频..

pytorch时空数据处理4——图像转文本/字幕Image-Captionning（二）pytorch时空数据处理4——图像转文本/字幕Image-Captionning（二）pytorch时空数据处理4——图像转文本/字幕Image-Captionning（二）书接上文，本篇主要讲解工程代码结构和代码运行。...

上海科技大学的文章，上海科技大学有个组一直在做这方面的工作，好文章挺多的还有数据集。ABSTRACT本文解决了视频中的异常检测问题，由于异常是无界的，所以异常检测是一项极具挑战性的任务。我们通过利用卷积神经网络(CNN或ConvNet)对每一帧进行外观编码，并利用卷积长期记忆(ConvLSTM)来记忆与运动信息相对应的所有过去的帧来完成这项任务。然后将ConvNet和ConvLSTM与自动编码器相结合，即ConvLSTM-AE，学习普通时刻的外观和运动规律。与基于三维卷积自动编码器的异常检测相比..

外国人写的。无监督的Abstract研究了视频中异常事件的联合检测和描述问题。叙述异常事件，即解释为什么它们被判断为异常，在视频监控中是一项未被探索但至关重要的任务，因为它帮助人类观察者快速判断它们是否是假警报。为了以人类可理解的形式描述事件以进行事件叙述，学习关于视觉概念(例如，对象和动作)的一般知识是至关重要的。虽然卷积神经网络(CNNs)在学习这些概念方面取得了很好的成果，但由于异常检测的环境依赖性，如何有效地利用CNN进行异常事件检测仍然是一个悬而未决的问题。我们的方法首先通过多个视觉任..

Learning Temporal Regularity in Video SequencesCVPR2016 无监督视频异常事件检测早期工作摘要由于对“有意义”的定义不明确以及场景混乱，因此在较长的视频序列中感知有意义的活动是一个具有挑战性的问题。我们通过在非常有限的监督下使用多种来源学习常规运动模式的生成模型（称为规律性）来解决此问题。体来说，我们提出了两种基于自动编码器的方法，以使其能够在很少或没有监督的情况下工作。我们首先利用传统的手工制作的时空局部特征，并在这些特征上学习完全连接的自动

ConvLSTM最早由《Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting》论文提出，目的是用于解决降水预报问题。降水预报问题通常被看做时序上的问题，因此被考虑使用LSTM来解决，但是单纯的LSTM不能通过图片来利用空间上的数据特征，因此空间特征在这个LSTM方法中利用是很不充分的。根据以上的描述，论文提出一种ConvLSTM结构,不仅能够建立类似LSTM时序关系，而且可以拥有类似CNN的空

WEAKLY SUPERVISED VIDEO ANOMALY DETECTION VIA CENTER-GUIDED DISCRIMINATIVE LEARNING基于中心引导判别学习的弱监督视频异常检测abstract由于异常视频内容和时长的多样性，监控视频中的异常检测是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们将视频异常检测看作是一个弱监督下视频片段异常分数的回归问题。因此，我们提出了一个称为异常Regression Net(AR-Net)的异常检测框架，它在训练阶段只需要视频级别的标签。此外，

视频异常检测数据集介绍与下载，会更新。

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入pytorch时空数据处理2——图像转文本/字幕Image-Captionning（一）最终目标主要技术概念欢迎使用Mark

了解LSTM网络（From http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/）递归神经网络简单提要遗忘门：第一个利用上一次的输出和这次的输入通过sigmoid函数的0~1的取值转化为一个权重矩阵，通过与Ct-1相乘按权重矩阵值选择性保留Ct-1中的信息。输入门：（可详细分为左边输入门那些作为输入，右边更新门哪些需要强调）输出门：输出门用来控制当前的单元状态有多少被过滤掉。先将单元状态激活，输出门为其中每一项产生一个在.