论文阅读笔记：“MGFN：Magnitude-Contrastive Glance-and-Focus Network for Weakly-Supervised Video Anomaly Detection”
论文阅读笔记：“MGFN：Magnitude-Contrastive Glance-and-Focus Network for Weakly-Supervised Video Anomaly Detection”
网络框架
核心亮点
Feature Amplification Mechanism (FAM)
对于第i个视频的第t个片段，FAM会计算一个特征范数，他是在特征维度进行归一化
之后使用1d卷积调制范数信息来进行增强信息导出：
Magnitude Contrastive Loss
之前经典方案是二元交叉熵损失：
论文提出了振幅对比损失：
p,q是正常clip的索引，u,v是异常clip的索引，Ma是异常视频top-k高的特征振幅。如果p，u是一对正常，异常视频clip
总体loss计算公式：
- Post title：论文阅读笔记：“MGFN：Magnitude-Contrastive Glance-and-Focus Network for Weakly-Supervised Video Anomaly Detection”
- Post author：sixwalter
- Create time：2023-08-05 11:14:26
- Post link：https://coelien.github.io/2023/08/05/paper-reading/paper_reading_065/
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