WEAKLY SUPERVISED VIDEO ANOMALY DETECTION VIA CENTER-GUIDED DISCRIMINATIVE LEARNING

摘要由于监控视频异常内容和持续时间的多样性，异常检测是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们将视频异常检测看作是一个弱监督下视频片段异常分数的回归问题。因此，我们提出了一种异常检测框架，称为异常回归网(ARNet)，它只需要在训练阶段进行视频级别的标记。此外，为了学习异常检测的判别特征，我们为所提出的

contrastive learning

代理任务对比学习MoCo端到端模式（a）q和k都能同时更新，但是缺点就是样本量只有batchsize的大小，该模式存在的一个问题，就是负样本的数量受到batch size大小的限制，在没有庞大GPU集群的支持下，负样本的数量是不会特别多的。因此，接下来有了 Memory bank 来解决这个问题。m

(cvpr2018)Future Frame Prediction for Anomaly Detection – A New Baseline

摘要视频中的异常检测是指对不符合预期行为的事件进行识别。然而，几乎所有现有的方法都是通过最小化训练数据的重构误差来解决问题，这并不能保证异常事件的重构误差更大。在本文中，我们提出在视频预测框架中解决异常检测问题。据我们所知，这是第一个利用预测的未来框架与其基础事实之间的差异来检测异常事件的工作。为了

(NIPS2014)Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos

摘要我们研究了判别训练深度卷积网络(ConvNets)的结构，用于视频中的动作识别。难点在于如何从静止帧和帧之间的运动中获取图像外观的互补信息。我们还致力于在数据驱动的学习框架中概括表现最好的手工特征。我们的贡献有三方面。首先，我们提出了一种融合时空网络的双流卷积神经网络架构。其次，我们证明了在训练

(CVPR2018)Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos

摘要监控录像能够捕捉到各种真实的异常情况。在本文中，我们提出利用正常和异常视频来学习异常。为了避免在训练视频中标注异常片段或片段非常耗时，我们提出利用弱标记的训练视频，通过深度多实例排序框架学习异常，即训练标签(异常或正常)在视频级别而不是剪辑级别。在我们的方法中，我们将正常和异常视频视为包，将视频

NiN模块

AlexNet网络结构

LeNet网络结构

如何给 jupyter 增加新的 python 内核?

创建环境conda create -n d2lv2 python==3.7激活环境conda activate d2lv2安装 ipykernelpip install ipykernel注册内核python -m ipykernel install --name d2lv2

手写体数字识别

一、网络结构from torch import nnclass mnist_net(nn.Module): def __init__(self): super(mnist_net, self).__init__() self.model = nn.Sequentia