GlanceVAD: Label-efficient Video Anomaly Detection with Glance Supervision

Core Concepts

Glance annotation paradigm improves anomaly detection efficiency and model performance in video anomaly detection.

Abstract

最近のビデオ異常検出において、正確な時系列の異常アノテーションが不足している問題を解決するため、新しいラベリングパラダイムである"glance annotation"が導入された。この手法は、異常検出の精度とアノテーションコストのバランスを向上させることが示されている。研究では、UCF-CrimeとXD-Violenceの2つの大規模データセットに対してglance annotationsが手動で付与され、Temporal Gaussian Splattingを活用したGlanceVADメソッドが提案された。これにより、既存の方法や先行研究を大幅に上回る性能を達成し、アノテーションコストとモデルパフォーマンスの効果的なトレードオフが実現されている。

Stats

UCF-Crimeデータセット：1900本のビデオから平均2.50個の単一フレームアノテーションが収集された。
XD-Violenceデータセット：4754本のビデオから平均2.22個の単一フレームアノテーションが収集された。

Quotes

"Glance annotation offers several advantages, primarily demonstrated in the following aspects."
"We propose a novel Temporal Gaussian Splatting method to obtain smoother pseudo-labels."
"Our proposed GlanceVAD significantly outperforms baselines and previous state-of-the-art methods."

Key Insights Distilled From

GlanceVAD

by Huaxin Zhang... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06154.pdf

Deeper Inquiries

どうやって空間情報も考慮したGlance Annotation手法を開発できますか？

空間情報を考慮したGlance Annotation手法の開発には、いくつかのアプローチがあります。まず、既存のビジョンモデルやセグメンテーション技術を活用して、フレームレベルではなく領域レベルで注釈付けすることが考えられます。これにより、各異常イベントの位置や範囲をより正確に示すことが可能です。また、3次元シーン表現技術や物体検出アルゴリズムを組み合わせることで、動画内の異常領域をさらに詳細に特定することができます。
さらに、強化学習や敵対的生成ネットワーク（GAN）などの新たなアプローチを導入し、空間情報と時間情報の両方を統合したGlance Annotation手法を開発することも有効です。このような方法論は、ビデオ解析タスク全般において精度向上や汎用性拡大に貢献する可能性があります。