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[일시]
2024.07.02

[세미나 주제]
Review of the latest paper on Surveillance Video Anomaly Detection

[발표자]
오수빈

[요약]
본 발표는 Surveillance Video 이상 탐지와 관련한 최신 논문 리뷰로 구성하였다. 논문들은 CVPR2024 기준으로 선정되었고, 기존 연구 내용인 사람 중심의 이상 탐지를 위한 새롭고 Fancy 한 기법들에 대해 소개하는 자리가 되었다. 요즘 Surveillance Video 이상 탐지 주제와 함께 대두되는 총 세 개의 카테고리에 대한 대표 논문을 선정하여 리뷰하였다.
두 논문에 대한 기여를 간단히 요약하면 첫 번째 논문인 'Self-Distilled Masked Auto-Encoders are Efficient Video Anomaly Detectors'에서는 Self Distillation, Masked Auto-Encoder, Motion Gradient Weigt 이렇게 세 가지의 키워드를 중심으로 기여점을 보여준 논문이었고, 두 번째 논문인 'MULDE: Multiscale Log-Density Estimation via Denoising Score Matching for Video Anomaly Detection'은 Denoising Score Matching, Approximate Approach, Gaussian Mixture Model을 키워드로 기여점을 보여준 논문이었다.

[관련 논문]
- Self-Distilled Masked Auto-Encoders are Efficient Video Anomaly Detectors
- MULDE: Multiscale Log-Density Estimation via Denoising Score Matching for Video Anomaly Detection

[녹화 영상 링크]
https://us02web.zoom.us/rec/share/NhqoGAPPIgpxDW7sBMOfo9GFoycowtsyhVWXWoftcJ9l6p7102OQF8AcKHbEdvJi.ua3Z5VXX-99U3R_3