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Video Anomaly Detection Based on Appearance Blur-driven AutoEncoder and Motion-guided Memory Module
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于外观模糊自动编码器和运动引导记忆模块的视频异常检测方法，解决了模型泛化不足和新数据集验证困难的问题。该方法通过模糊处理生成伪异常，显著提高了正常与异常动作的区分能力，并在多个基准数据集上优于现有方法。
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关键要点
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提出了一种基于外观模糊自动编码器和运动引导记忆模块的视频异常检测方法。
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该方法解决了模型在目标领域的泛化不足和新数据集验证困难的问题。
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运动引导记忆模块能够实现零样本跨数据集验证。
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通过模糊化处理生成伪异常，有效提高正常与异常动作之间的差异。
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实验结果表明，该方法在多个基准数据集上优于现有的跨领域方法。
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