文章目录1概述1.1题目1.2摘要1.3代码1.4Bib2方法2.1总览2.2空间自编码2.3动作自编码器2.4方差注意力模块2.5聚类2.6训练优化目标2.7异常得分1概述1.1题目2022：时空分离视频异常检测(Videoanomalydetectionwithspatio-temporaldissociation)1.2摘要由于异常的模糊定义和来自真实视频数据的视觉场景的复杂性，视频中的异常检测仍然是一项具有挑战性的任务。与之前利用重建或预测作为辅助任务来学习时间规律性的工作不同，本工作探索了一种新颖的卷积自编码器架构，该架构可以分离时空表示以分别捕获空间和时间信息，动机则是异常事件通常
文章目录1概述1.1题目1.2摘要1.3代码1.4Bib2方法2.1总览2.2空间自编码2.3动作自编码器2.4方差注意力模块2.5聚类2.6训练优化目标2.7异常得分1概述1.1题目2022：时空分离视频异常检测(Videoanomalydetectionwithspatio-temporaldissociation)1.2摘要由于异常的模糊定义和来自真实视频数据的视觉场景的复杂性，视频中的异常检测仍然是一项具有挑战性的任务。与之前利用重建或预测作为辅助任务来学习时间规律性的工作不同，本工作探索了一种新颖的卷积自编码器架构，该架构可以分离时空表示以分别捕获空间和时间信息，动机则是异常事件通常
为保证您获得更好的学习体验，请使用电脑阅读学习，本专栏对手机用户并不友好！本文将以detec.py文件为主，带你从头开始逐一追踪代码，了解detect运行流程。目录detect.py:common.py（models）： DetectMultiBackend: （line279）datasets.py（utils）： LoadImages: （line178）augmentations.py（utils）： letterbox： （line91）plots.p
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