深度学习之Autoencoders GANs for Anomaly Detection 视频异常检测

news2024/12/15 9:25:55

在视频异常检测(Video Anomaly Detection)任务中,Autoencoders(自编码器)GANs(生成对抗网络) 是常用的深度学习模型,它们在检测视频中的异常事件(如入侵、破坏、非法行为等)方面发挥着重要作用。通过分析视频帧的时空特征,这些模型能够识别出与正常行为模式不同的异常模式。

1. Autoencoders for Anomaly Detection

Autoencoders 是一种无监督学习模型,由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。其主要目标是通过最小化输入与输出之间的重构误差,学习输入数据的低维表示。

(1) Autoencoder的基本原理
  • 编码器:将输入数据映射到潜在空间(通常是一个较低维度的空间)。
  • 解码器:从潜在空间的表示重构原始输入数据。
  • 训练目标:通过重建

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