VideoPatchCore: 비디오 이상 감지에서 정상성을 효과적으로 기억하는 방법

비디오 이상 탐지(VAD)는 컴퓨터 비전 분야에서 비디오 분석 및 감시에 있어 중요한 작업입니다. 현재 VAD는 정상 프레임의 특징을 저장하는 메모리 기술에 주목받고 있습니다. 저장된 특징은 프레임 재구성에 사용되며, 재구성된 프레임과 입력 프레임 사이에 큰 차이가 있을 때 이상 징후를 식별합니다. 그러나 이 접근 방식은 메모리와 인코더-디코더 모델 모두를 동시에 최적화해야 하는 요구로 인해 여러 도전 과제를 안고 있습니다. 이러한 도전 과제에는 최적화 어려움 증가, 구현 복잡성, 그리고 메모리 크기에 따른 성능 변동성이 포함됩니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 우리는 VAD에 효과적인 메모리 방법인 VideoPatchCore를 제안합니다. PatchCore에서 영감을 받은 우리의 접근 방식은 메모리 최적화를 우선시하는 구조를 도입하고, 비디오 데이터의 특성을 고려하여 세 가지 유형의 메모리를 구성합니다. 이 방법은 기존의 메모리 기반 방법들의 한계점을 효과적으로 극복하며, 최신 연구 결과들과 비교할 수 있는 좋은 성능을 달성하였습니다. 또한, 우리의 방법은 학습이 필요하지 않고 구현이 간단하여 VAD 작업을 더욱 쉽게 만들어줍니다. 우리의 코드는 온라인으로 github.com/SkiddieAhn/Paper-VideoPatchCore에서 제공됩니다.