2021頂會頂刊Video Anomaly Detection專題
一、 Semi-Supervised Anomaly Detection
Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning
［2021
CVPR
Mariana-Iuliana Georgescu University of Bucharest］
基於自監督和多工的異常檢測
方法流程
實驗效果
2. A Hybrid Video Anomaly Detection Framework via Memory-Augmented Flow Reconstruction and Flow-Guided Frame Prediction
［2021
ICCV
Zhian Liu South China University of Technology］
encoder層使用了最兩年很火的“重編輯”方法；後面接了一個conditional VAE
方法流程
實驗效果
3. A Background-Agnostic Framework with Adversarial Training for Abnormal Event Detection in Video
［2021
PAMI
Mariana-Iuliana Georgescu University of Bucharest］
這篇是CVPR論文“ObjectCentric Auto-Encoders and Dummy Anomalies for Abnormal
Event Detection in Video”的擴充，作者也是上面第一篇文章的作者。
方法流程
實驗效果
4. Robust Unsupervised Video Anomaly Detection by Multipath Frame Prediction
［2021
TNNLS
Xuanzhao Wang Didi Chuxing］
方法流程
實驗效果
5. Abnormal Event Detection and Localization via Adversarial Event Prediction
［2021
TNNLS
Jongmin Yu KAIST］
方法流程
實驗效果
總結一下：近兩年基於 檢測 的方法將AUC指標刷到了很高的一個程度，再往上可能就難突破了。
紅色箭頭的是我之前的工作，也歡迎大家關注~
二、 Weakly Supervised Anomaly Detection
MIST： Multiple Instance Self-Training Framework for Video Anomaly Detection
［2021
CVPR
Jia-Chang Feng Sun Yat-Sen University］
@Kiwi 作者
方法流程
實驗效果
2. Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature Magnitude Learning
［2021
ICCV
Yu Tian University of Adelaide］
方法流程
實驗效果
UCF-Crime
XD-Violence
3。 Weakly-Supervised Spatio-Temporal Anomaly Detection in Surveillance Video
［2021
ICCV
Jie Wu Baidu］
這是一篇做Video Anomaly時空檢測的，之前一直有想法做這個，果真有大佬先做出來了。
方法流程
實驗效果
4. Localizing Anomalies From Weakly-Labeled Videos
［2021
TIP
Jian Lv Nanjing University of Science and Technolog］
構建了一個在交通方面的VAD資料集——TAD
方法流程
實驗效果
5. Learning Causal Temporal Relation and Feature Discrimination for Anomaly Detection
［2021
TIP
Peng Wu Xidian University］
這是我們自己的一個工作，在UCF-Crime和XD-Violence［我們ECCV2020的工作］以及ShanghaiTech上都取得了SOTA效果。歡迎關注。
重點挖掘了在online detection下
時序關係建模
和
增強特徵判別性
這兩個問題。
方法流程
實驗結果
UCF-Crime
XD-Violence &；amp；amp；amp；amp； ShanghaiTech
總結一下：WSVAD問題在18年被提出後，一直受到大家的關注，仍有很多可以提升的地方。目前的資料集相對較少，只有
UCF-Crime; XD-Violence
； ShanghaiTech； TAD等。歡迎大家在我們ECCV2020提出的XD-Violence資料集上測試，資料集，程式碼和PRC曲線數值（方便大家對比畫圖）在專案主頁都有。