대조 학습을 통한 비디오 이상 탐지를 위한 시각적 특징과 텍스트 특징 정렬

유혁준; 홍제형

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 유혁준 (한양대학교) 홍제형 (한양대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 146 - 150 (5page)

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Video anomaly detection has witnessed significant advancement since the development of the multiple instance learning (MIL) approach [1], and recently is expanding to incorporate both visual and textual features of videos [3]. The main idea behind this is that text features also contain frame-specific information that can complement visual features. In this work, we aim to enhance video anomaly detection by introducing a contrastive approach to robustly align visual features and textual features. For this purpose, we propose a loss function to increase the similarity between frame-level visual features and textual features [5]. Experimental results demonstrate that this approach is effective when applied to existing algorithms.

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