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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 31 - 34 (4page)
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Crowd anomaly detection remains a vital challenge today in computer vision. Motion information extracted with optical flow can be an effective method for detecting anomalies in crowd situations. In this paper, we quantitatively analyzed the effectiveness of different optical flow methods, namely LiteFlowNet, GMFlow, and RAFT, used in conjunction with Multilayer LSTM to classify videos from the Crowd-11 dataset into seven classes (four normal and three abnormal movements). According to our results, advanced optical flow methods such as RAFT performs better, achieving accuracies 3.33% and 0.83% higher than LiteFlowNet and GMFlow, respectively. The reason for getting higher accuracy with RAFT is that it has superior feature extraction and 4D correlation volumes which are iteratively refined that helps to generalize data well. Moreover, RAFT warm-start leveraged to improve efficiency and accuracy for the real crowd situations by reducing iterations and maintaining temporal consistency.
목차
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. Experiments
IV. Results
REFERENCES
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