【摘 要】
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针对简单的、人为规定的异常行为,对基于半监督的生成式对抗网络GANomaly进行了改进,并将其应用于视频异常行为检测。具体说来,为了使神经网络更加鲁棒,利用标签平滑可以促使
【机 构】
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南京邮电大学自动化学院、人工智能学院
【基金项目】
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南京邮电大学校级科研基金(NY217066,NY219107)资助项目
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针对简单的、人为规定的异常行为,对基于半监督的生成式对抗网络GANomaly进行了改进,并将其应用于视频异常行为检测。具体说来,为了使神经网络更加鲁棒,利用标签平滑可以促使网络产生更紧密的类内的聚类和更大的类别间的分离;为了防止模型崩溃并加快模型的收敛速度,在对抗训练中采用最小二乘损失函数,而不是二分类交叉熵损失函数;为使生成网络更精确地刻画行为的外观信息,在重构损失中施加强度损失和梯度损失。在含有类别标记信息的公共数据集UCSD datasets上测试和证明这一方法的稳定性和准确性,并与几个经典的异常行
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