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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 171 - 174 (4page)
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Weakly-supervised learning is a widely adopted approach in video anomaly detection whereby only video labels are utilized instead of expensive frame-level annotations. Since the success of multi-instance learning (MIL), almost all recent approaches are based on maximizing the margin between the set of abnormal video snippets and those of normal video snippets. In this work, we present a simple contrastive approach for weakly supervised video anomaly detection (WS-VAD) with aims to enhance the performance of existing models. The method is generic in nature and introduces a loss function to encourage attraction of output features from the same video class and repel those from different video classes. Experimental results demonstrate our method can be applied to existing algorithms to improve detection accuracy in public video anomaly dataset.
목차
Summary
1. Introduction
2. Related work
3. Proposed Method
4. Experimental Results
5. Conclusion
Reference
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