Foreground Segmentation in PyTorch Code for Anomaly Detection in Surveillance Video Using Deep Residual Networks (SBRT...)

简介：
本项目利用PyTorch框架，采用深层残差网络（Deep Residual Networks）进行异常检测，针对监控视频中的前景分割问题提供了一套高效的解决方案。 监控视频中的异常检测前景分割SBRT 2017论文的Pytorch代码使用深度残差网络在监控视频中进行异常检测与前景分割。这项工作的目标是在给定时间对齐的参考视频（无异常）的情况下，识别并分离出目标视频中的异常区域。输出的分割图将具有与输入视频帧相同的分辨率。 我们使用的数据集是光盘网数据库，该数据库用于识别摄像机视野中变化或移动区域，并涵盖了广泛的检测挑战，包括典型的室内和室外视觉数据：动态背景、相机抖动、间歇性物体运动以及充满挑战性的天气条件等。此外，还有低帧率夜间采集及云台捕获中的空气湍流。 在初步工作中，我们通过获取目标视频前150帧中每个像素的中值来代替整个参考视频，从而使用单个静止参考帧进行操作。尽管这种方法并非理想选择，但由于CDNET数据库中的大多数视频都是用固定摄像机记录（PTZ类除外），因此这种做法不会产生太大影响。