提升模糊异常检测
利用外观与运动模态的协同记忆机制，强化正常模式表示，扩大异常得分差距，提高视频中模糊行为的检测能力。
Chongye, Guo · Wang, Hongbo · Yingjie, Xia · 冯国瑞
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2023
通过记忆网络融合外观和运动特征，并利用一致性测量单元优化特征一致性，使得模糊异常与正常模式之间的得分差距更大，便于检测。
采用无监督学习方式，仅使用正常视频训练，不需要异常样本标注，即可学习正常模式并检测异常。
在 UCSD Ped2、CUHK Avenue 和 ShanghaiTech 三个公开数据集上均取得领先结果，显示出良好的泛化能力。