DCTFormer: A Dual-Branch Transformer With Cloze Tests for Video Anomaly Detection

Video anomaly detection is of critical importance in safety-critical scenarios. The key challenge is to effectively capture the spatio-temporal features of videos and learn normal patterns from the training data. However, existing methods often fall short in modelling intra-channel and inter-channel...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE transactions on multimedia s. 1 - 11
Hlavní autoři:	Chen, Pengzhan, Du, Shengdong, Zhao, Xiaole, Hu, Jie, Li, Jingjing, Li, Tianrui
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 2025
Témata:	Anomaly detection Autoencoders conditional variational autoencoder Correlation Dynamics Feature extraction Optical flow Semantics Training transformer residual autoencoder Transformers unsupervised learning Video anomaly detection Videos
ISSN:	1520-9210, 1941-0077
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!