基於分層多模態圖神經網路的弱監督影片異常識別，結合任務導向知識圖生成：MissionGNN

核心概念

本文提出了一種名為 MISSIONGNN 的新型分層圖神經網路 (GNN) 模型，用於弱監督影片異常識別 (VAR)，該模型利用自動生成的任務導向知識圖，在不依賴大量多模態模型梯度計算的情況下，實現了高效且適用於即時應用的影片分析。

摘要

基於分層多模態圖神經網路的弱監督影片異常識別，結合任務導向知識圖生成：MissionGNN 論文摘要

論文資訊

Yun, S., Masukawa, R., Na, M., & Imani, M. (2024). MISSIONGNN: Hierarchical Multimodal GNN-based Weakly Supervised Video Anomaly Recognition with Mission-Specific Knowledge Graph Generation. arXiv preprint arXiv:2406.18815v2.

研究目標

本研究旨在解決弱監督影片異常識別 (VAR) 中，因異常事件的稀有性和逐幀標註的不切實際性所帶來的挑戰。

方法

• 任務導向知識圖生成： 利用大型語言模型 (LLM) 和 ConceptNet 自動生成與特定異常類型相關的知識圖 (KG)。
• 分層多模態圖神經網路： 提出一個新型分層 GNN 模型，對每個任務導向 KG 進行推理，並結合多模態嵌入來理解影片幀。
• 短期時間模型： 使用一個小型 Transformer 模型來捕捉短期時間關係，避免了對長期影片序列的依賴，使其適用於即時分析。
• 弱監督逐幀訓練： 引入衰減閾值的概念，將正常幀與異常標註影片中的幀分開，實現完全逐幀訓練和推理。

主要發現

• 與需要大量梯度計算的大型多模態模型相比，MISSIONGNN 在訓練過程中展現出更高的記憶體效率。
• 在 UCF-Crime 和 XD-Violence 數據集上進行的實驗表明，MISSIONGNN 在 VAR 和 VAD 任務中均取得了與當前最佳方法相當或更優的性能。
• 特別是在即時場景下，MISSIONGNN 優於需要完整影片序列進行分析的 AnomalyCLIP，突出了其在需要即時偵測的實際應用中的優勢。

主要結論

MISSIONGNN 為弱監督影片異常識別提供了一種高效且實用的框架，其基於 GNN 的推理方法和任務導向知識圖生成，使其能夠在不依賴於固定影片分段或大量多模態模型梯度計算的情況下，實現準確且適用於即時應用的影片分析。

意義

本研究顯著推進了 VAR 領域的發展，為智慧監控和其他需要即時異常偵測的應用提供了可擴展且實用的解決方案。

局限與未來研究方向

• 任務導向知識圖生成的有效性很大程度上取決於 GPT-4 選擇相關術語的準確性，未來研究可以探索更穩健的 KG 生成方法。
• 衰減閾值方法依賴於靜態超參數，未來工作可以研究在模型訓練過程中動態調整閾值的機制。

統計資料

MISSIONGNN 在 UCF-Crime 數據集上的 VAR 任務中，mAUC 得分比 AnomalyCLIP 高出 6.23%。
在 XD-Violence 數據集上，MISSIONGNN 在 VAD 任務中，AP 得分比 AnomalyCLIP 高出 32.91%。
AnomalyCLIP 在 XD-Violence 數據集上的 VAR 任務中，當限制為 30 幀輸入時，mAP 得分下降了 14.29%。
MISSIONGNN 的 GPU 記憶體消耗量比 ImageBind 模型低 2.66 倍到 5.45 倍。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

MissionGNN: Hierarchical Multimodal GNN-based Weakly Supervised Video Anomaly Recognition with Mission-Specific Knowledge Graph Generation

by Sanggeon Yun... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.18815.pdf

深入探究

如何將 MISSIONGNN 框架擴展到處理更複雜的影片異常識別場景，例如涉及多個攝影機視角或需要更細粒度異常分類的場景？

MISSIONGNN 框架可以通過以下方式擴展，以處理更複雜的影片異常識別場景：
1. 多攝影機視角：

圖融合： 為每個攝影機視角構建獨立的任務導向知識圖，並開發圖融合技術，將這些圖整合到一個統一的圖中。這將允許模型捕獲不同視角之間的關係，並提供更全面的場景理解。
注意力機制： 在 GNN 模型中引入注意力機制，根據每個攝影機視角與當前異常事件的相關性，動態地調整其權重。這將使模型能夠專注於最具信息量的視角，並提高識別準確性。
多任務學習： 訓練一個單一模型，同時執行多個攝影機視角的異常識別任務。通過共享模型參數，可以提高模型的泛化能力，並減少訓練數據的需求。
2. 更細粒度的異常分類：

層次化知識圖： 構建層次化的任務導向知識圖，其中包含更細粒度的異常類型和子類型。這將允許模型進行更精確的異常分類。
多標籤分類： 訓練模型執行多標籤分類，以便為每個影片幀分配多個異常標籤。這將使模型能夠識別同時發生的多種類型的異常。
弱監督學習： 利用弱監督學習技術，例如多實例學習，使用影片級別的標籤來訓練模型。這將減少對昂貴的幀級別標籤的需求，並允許模型從更大的數據集中學習。
3. 其他擴展：

整合其他模態信息： 除了視覺信息外，還可以整合其他模態信息，例如音頻、文本或傳感器數據，以提高異常識別的準確性和魯棒性。
線上學習： 開發線上學習技術，使模型能夠適應新的異常類型和不斷變化的環境。這將使模型能夠在部署後繼續學習和改進。

在實際應用中，如何確保任務導向知識圖的準確性和完整性，特別是在處理新出現的異常類型或不斷變化的環境時？

在實際應用中，確保任務導向知識圖的準確性和完整性至關重要。以下是一些方法：
1. 高品質知識來源：

使用可靠的知識庫： 選擇經過良好維護和更新的知識庫，例如 ConceptNet、DBpedia 或 Wikidata，作為構建任務導向知識圖的基礎。
專家審查： 邀請領域專家審查和驗證知識圖中的信息，以確保其準確性和相關性。
群眾外包： 利用群眾外包平台，例如 Amazon Mechanical Turk，收集和驗證知識圖中的信息。
2. 處理新出現的異常類型：

增量學習： 開發增量學習技術，使模型能夠在不忘記先前知識的情況下，學習新的異常類型。
零樣本學習： 研究零樣本學習技術，使模型能夠識別以前從未見過的異常類型。
主動學習： 使用主動學習技術，自動識別信息量最大的未標記數據，並請求專家標籤，以提高模型對新異常類型的識別能力。
3. 處理不斷變化的環境：

線上知識圖更新： 開發線上知識圖更新機制，以便在環境變化時動態地添加、刪除或修改知識圖中的信息。
遷移學習： 利用遷移學習技術，將從一個環境中學習到的知識遷移到另一個環境中，以適應環境變化。
強化學習： 使用強化學習技術，根據環境的反饋，動態地調整模型的行為，以適應環境變化。
4. 持續監控和評估：

監控模型性能： 持續監控模型在實際應用中的性能，並識別任何性能下降的情況。
定期評估： 定期使用新的數據集評估模型的性能，以確保其仍然準確和可靠。
反饋機制： 建立反饋機制，允許用戶報告錯誤或提供改進建議。

影片異常識別技術的進步如何促進其他領域的發展，例如機器人技術、自動駕駛汽車或醫療診斷？

影片異常識別技術的進步，對其他領域產生了積極的推動作用：
1. 機器人技術：

人機交互： 機器人可以利用影片異常識別技術，更好地理解人類行為，並進行更自然、安全的互動。例如，識別潛在的危險動作，或預測人類意圖。
環境感知： 機器人可以利用影片異常識別技術，更準確地感知周圍環境，並識別潛在的危險或障礙物。例如，在自動駕駛、搜索和救援等應用中。
品質控制： 影片異常識別技術可以應用於工業機器人，以檢測產品缺陷或生產過程中的異常情況，提高產品質量和生產效率。
2. 自動駕駛汽車：

行人檢測： 自動駕駛汽車可以利用影片異常識別技術，更準確地檢測行人，並預測其運動軌跡，提高行車安全性。
異常事件識別： 自動駕駛汽車可以利用影片異常識別技術，識別道路上的異常事件，例如交通事故、道路施工或惡劣天氣，並採取適當的措施。
駕駛員監控： 影片異常識別技術可以應用於駕駛員監控系統，以檢測駕駛員的疲勞駕駛、分心駕駛等行為，提高駕駛安全性。
3. 醫療診斷：

疾病診斷： 影片異常識別技術可以應用於醫學影像分析，例如 X 光、CT 或 MRI 影像，以檢測腫瘤、骨折或其他病變。
手術輔助： 影片異常識別技術可以應用於手術機器人，以識別手術過程中的異常情況，例如出血或組織損傷，並提供實時反饋。
病人監護： 影片異常識別技術可以應用於病人監護系統，以檢測病人的異常行為或生理指標，例如跌倒、抽搐或呼吸困難，並及時發出警報。
總之，影片異常識別技術的進步，為機器人技術、自動駕駛汽車和醫療診斷等領域帶來了新的可能性，並將繼續推動這些領域的發展。