Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Video Vision Transformer를 이용한 U-Net 기반 비디오 이상 감지 |
| 영문제목(English Title) |
U-Net based video anomaly detection with Video Vision Transformer |
| 저자(Author) |
김현진
조준흠
박상현
Hyunjin Kim
Junheum Cho
SangHyun Park
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0776 ~ 0778 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
비디오 이상 감지는 사람의 비정상적인 행위를 탐지하거나, 사물의 비정상적인 상황을 인식하는 분야이다. 본 논문에서는 비디오의 순차적인 입력값에 대해 시간적 및 공간적 특성을 고려하기 위하여 U-Net 모델에 Video Vision Transformer(ViVIT)를 적용하는 방법을 제안한다. 기존 베이스 모델인 TransAnomaly는 U-Net 구조에서 인코더와 디코더를 연결하는 단계에 ViViT를 적용하였다. 본 논문에서는 U-Net 내 수축 경로의 특징 맵을 확장 경로의 특징 맵과 결합하는 과정인 skip connection 단계에 ViViT를 적용하여 풍부한 시공간 정보를 얻고자 한다. 추가로 기존 베이스 모델은 프레임 수준에서 성능을 평가하지만, 본 모델은 프레임과 객체 수준에서 성능을 분석하고자 한다. 따라서, 비디오 내의 연속된 프레임과 각 프레임에서 추출한 연속된 객체에 대해 독립적으로 모델이 학습한다. 검증 단계에서는 프레임 수준과 객체 수준에서 각각 성능을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
