Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.715-718
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Anomaly Detection and Classification Based on In-Context Learning Using LMM

LMM(Large Multimodal Model)을 활용한 In-Context Learning 기반 이상 상황 탐지 및 분류

  • Ha-Ri Lee (Dept. of Artificial Intelligence, University of Science and Technology) ;
  • Jin-Young Moon (Electronics and Telecommunications Research Institute)
  • 이하리 (과학기술연합대학원대학교 인공지능전공 ) ;
  • 문진영 (과학기술연합대학원대학교 인공지능전공)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

본 연구는 In-context learning 을 적용한 LMM 을 이용하여 감시 카메라 비디오 데이터를 기반으로 이상 상황을 탐지하고 이에 대한 범죄 클래스를 분류하는 방법을 제안한다. 특히 VTimeLLM[1] 모델을 사용하여 비디오 데이터를 분석하고, '정상' 및 '비정상' 이벤트를 분류한다. 추가적으로 '비정상' 이벤트는 13 개의 범죄 클래스 중 하나로 분류된다. 본 연구에서 zero-shot 과 few-shot 학습 기법을 적용하여 기존 방법들과 정량적으로 비교 실험을 수행했다. 실험 결과 LMM 과 In-context learning 을 결합한 방식이 기존 방법들과 비교해 이상 상황 탐지 성능이 개선되었다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2020-0-00004, 장기 시각 메모리 네트워크 기반의 예지형 시각지능 핵심기술 개발)

References

  1. B. Huang, X. Wang, H. Chen, Z. Song, W. Zhu, "VTimeLLM: Empower LLM to Grasp Video Moments," Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.14271-14280, 2024.
  2. W. Sultani, C. Chen, and M. Shah, "Real-World Anomaly Detection in Surveillance Videos," in The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2018.
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