Reverse erasure guided spatio-temporal autoencoder with compact feature representation for video anomaly detection
Conclusion In conventional video anomaly detection based on deep learning, the deep network is optimized without focus and the similarity between different normal frames is ignored. To alleviate these issues, we designed a dualencoder single-decoder network to reconstruct frames and proposed a train...
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| Veröffentlicht in: | Science China. Information sciences Jg. 65; H. 9; S. 194101 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Beijing
Science China Press
01.09.2022
Springer Nature B.V |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1674-733X, 1869-1919 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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