Główne pojęcia
새로운 라벨링 패러다임인 "glance annotation"을 도입하여 비디오 이상 감지를 효율적으로 수행합니다.
Streszczenie
최근 비디오 이상 감지에 대한 연구가 확대되었습니다.
"glance annotation"을 도입하여 더 나은 이상 감지 정확도와 주석 비용 사이의 균형을 달성합니다.
GlanceVAD 방법론은 기존의 약간 감독된 및 비지도 학습 방법을 훨씬 능가합니다.
GlanceVAD는 주석 비용과 모델 성능 사이의 훌륭한 교환을 실현합니다.
Introduction
비디오 이상 감지의 중요성과 주요 동기
주석 비용과 모델 성능 사이의 균형 유지의 중요성
Glance Annotation Paradigm
"glance annotation"의 개념과 장점
주석 비용과 모델 성능 사이의 균형을 달성하기 위한 새로운 라벨링 패러다임
Temporal Gaussian Splatting
Temporal Gaussian Splatting의 개념과 이점
Gaussian 커널 초기화 및 최적화 과정
Experimental Results
GlanceVAD의 성능 평가 및 기존 방법론과의 비교
UCF-Crime 및 XD-Violence 데이터셋에서의 결과
Statystyki
"GlanceVAD는 UR-DMU 방법론을 4.99% 능가합니다."
"XD-Violence 데이터셋에서 GlanceVAD는 이전 최신 방법론을 6.00% 능가합니다."
Cytaty
"GlanceVAD는 주석 비용과 모델 성능 사이의 훌륭한 교환을 실현합니다."
"GlanceVAD는 주석 비용과 모델 성능 사이의 효율적인 균형을 제공합니다."