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[일시] 2024. 01. 23

[세미나 주제] Generalized Video Anomaly Event Detection

[요약]
본 발표에서는 Generalized video anomlay event detection(GVAED)의 전반적인 흐름을 위주로 내용을 구성했다. CCTV에서의 상황을 이상탐지를 하기 위해서는 여전히 많이 한계점들이 존재한다. 대표적으로는 특정 이상에 대한 학습 데이터 부족, 데이터에 대한 주석 부족, 이상과 정상에 대한 정의가 어려움 등이 있다. 이러한 한계점들은 각각의 framework인 Unsupervised learning, Weakly-supervised learning, Fully-unsupervised learning의 기법들을 활용해서 해결하고자 하였고, Weakly-supervised learning의 대표적인 기법 MIL Ranking model과 Fully-unsupervised learning의 GCL에 대한 논문 리뷰 내용을 담았다.

[참고 논문]
 - [Taxonomy paper] Generalized Video Anomaly Event Detection: Systematic Taxonomy and Comparison of Deep Models
 https://arxiv.org/abs/2302.05087

 - [MIL Ranking model] Real-World Anomaly Detection in Surveillance Videos
 https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Sultani_Real-World_Anomaly_Detection_CVPR_2018_paper.html

 - [GCL] Generative Cooperative Learning for Unsupervised Video Anomaly Detection
 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Zaheer_Generative_Cooperative_Learn[…]_Unsupervised_Video_Anomaly_Detection_CVPR_2022_paper.html

[녹화 영상 링크]
https://us02web.zoom.us/rec/share/EjIA9R5-sYBjmeGS3O5XLo8ZP6DdiaF6ggtQJFFkiWvQVcX6S5tbyfgv3K3B8vDC.tkOFORrj50vtxqJc