약지도 학습 기반 시공간 이상 탐지 (Weakly-Supervised Spatiotemporal Anomaly Detection)

요약

본 논문은 비디오 기반 이상 탐지(Anomaly Detection)를 위해 약지도 학습(Weakly Supervised) 방법을 제안합니다. 시간 소모적인 비디오 주석 대신, 영상 전체 수준의 레이블만을 활용하여 정상/이상 여부를 판단하고 특징을 추출합니다. 특히 Multiple Instance Ranking Loss (MIL)와 분류기를 결합하여 시공간 영역별 이상 점수를 결정하며, 공간적 및 시간적 이상 탐지를 모두 다룹니다.

핵심 포인트

• 비디오 주석의 어려움을 극복하기 위해 약지도 학습(Weakly Supervised) 방식을 채택했습니다.
• 영상 전체 수준의 레이블만 사용하여 정상/이상 여부를 판단하고 특징을 추출합니다.
• Multiple Instance Ranking Loss (MIL)를 활용하여 시공간 영역별 이상 점수를 결정하는 것이 핵심입니다.
• 단순한 공간적 탐지를 넘어 시간적(Temporal) 이상 징후까지 포괄적으로 다루었습니다.