ComplexVAD: Detecting Interaction Anomalies in Video

要約

既存のビデオ異常検出データセットは、オブジェクト間の相互作用によって発生する複雑な異常を表現するには不十分です。
以前のビデオ異常検出データセットに複雑な異常が存在しないことは、焦点を単純な異常に移すことで研究に影響を与えます。
この問題に対処するために、新しい大規模データセット ComplexVAD を導入します。
さらに、時空間属性を備えたシーングラフを使用してオブジェクト間の相互作用をモデル化することで、複雑な異常を検出する新しい方法を提案します。
私たちが提案した方法と他の 2 つの最先端のビデオ異常検出方法を使用して、ComplexVAD のベースライン スコアを取得し、私たちの新しい方法が既存の研究よりも優れていることを実証しました。

要約(オリジナル)

Existing video anomaly detection datasets are inadequate for representing complex anomalies that occur due to the interactions between objects. The absence of complex anomalies in previous video anomaly detection datasets affects research by shifting the focus onto simple anomalies. To address this problem, we introduce a new large-scale dataset: ComplexVAD. In addition, we propose a novel method to detect complex anomalies via modeling the interactions between objects using a scene graph with spatio-temporal attributes. With our proposed method and two other state-of-the-art video anomaly detection methods, we obtain baseline scores on ComplexVAD and demonstrate that our new method outperforms existing works.

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