DSCIL：一种用于弱监督视频异常检测的动态选择性对比实例学习方法

《Pattern Recognition》：DSCIL: Dynamic Selected Contrastive Instance Learning for Weakly Supervised Video Anomaly Detection

动态实例选择、对比特征学习、域适应技术、多实例学习、异常检测优化、视频特征空间、实例筛选机制、对比学习框架、异常视频分析、跨数据集泛化

　　视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目标是从视频序列中识别出与正常行为或场景不同的异常事件。这项技术在多个实际应用场景中发挥着关键作用，例如道路交通监控、暴力行为检测以及人群监控等。随着深度学习的发展，VAD技术取得了显著进步，但仍面临诸多挑战，尤其是在标注数据的获取和模型泛化能力方面。本文提出了一种基于弱监督学习的新型视频异常检测框架，称为动态选择对比实例学习（Dynamic Selected Contrastive Instance Learning, DSCIL），旨在克服现有方法的局限性，提升模型在复杂场景下的检测性能。

弱监督视频异常检测方法在近年来受到广泛关注，其核心优势在于不需要逐帧标注，而是通过视频级别的标签进行训练，从而大大降低了标注成本。这类方法通常依赖于多实例学习（Multi-Instance Learning, MIL）框架，该框架的基本假设是：在正常视频中，所有帧都是正常的，而在异常视频中，至少存在一个异常帧。基于这一假设，许多研究尝试通过增强异常帧的特征表示，来提升模型的检测能力。然而，这些方法往往忽视了正常帧在异常视频中的潜在价值，导致模型在区分正常与异常实例时存在偏差，进而影响整体性能。

为了解决这一问题，本文提出了一种新的弱监督视频异常检测框架DSCIL。该框架通过引入三个关键模块——动态实例选择（Dynamic Instance Selection, DIS）、对比特征学习（Contrastive Feature Learning, CFL）和特征域适应（Feature Domain Adaptation, FDA），实现了对异常实例和正常实例的更全面识别与学习。DIS模块的主要作用是动态地识别异常视频中的正常实例，从而为后续的对比学习提供更多的正常样本。传统方法通常只关注异常视频中特征值较大的帧，而DSCIL则进一步考虑了特征值较小的帧，假设这些帧更可能是正常实例。通过设置一个动态阈值，DIS模块能够有效地筛选出潜在的正常实例，提升模型对正常与异常边界的识别能力。

CFL模块则是通过对比学习的方法，将实例特征映射到两个不同的特征空间——异常特征空间和正常特征空间。在异常特征空间中，CFL鼓励模型增强异常实例与正常实例之间的差异性，从而提高模型对异常行为的敏感度。这种特征空间的分离有助于DIS模块更准确地识别异常和正常实例。此外，CFL还通过引入难以区分的样本，进一步优化分类边界，使模型能够更好地处理那些视觉或语义上相似的正常与异常实例。

FDA模块则通过梯度反转技术，提升CFL模块的学习效果。在特征域适应的背景下，FDA旨在增强正常实例特征的一致性，使其在正常特征空间中形成一个紧凑的分布。这样不仅有助于模型在不同视频段之间保持良好的泛化能力，还能有效提升对异常行为的检测鲁棒性。通过在正常特征空间中学习域不变的特征，FDA能够确保模型在面对不同来源的视频数据时，依然具备较高的检测准确率。

DSCIL框架的整体设计目标是构建一个能够充分利用异常视频中正常实例信息的弱监督视频异常检测系统。通过DIS模块的动态实例选择，CFL模块的对比特征学习，以及FDA模块的特征域适应，DSCIL在多个方面提升了视频异常检测的效果。具体而言，DIS模块通过引入正常实例的识别机制，为对比学习提供了更丰富的样本；CFL模块通过在异常和正常特征空间中进行特征学习，增强了模型对异常行为的识别能力；FDA模块则通过域适应技术，进一步提升了模型的泛化能力和检测稳定性。

在实验部分，本文对DSCIL框架进行了系统的评估，并在三个公开的视频异常检测数据集上进行了测试：ShanghaiTech、UCF-Crime和XD-Violence。ShanghaiTech数据集涵盖了多个校园场景，包含了238个训练视频和199个测试视频，其中测试视频提供了帧级别的标注信息。UCF-Crime数据集是目前最常用的视频异常检测数据集之一，包含1610个训练视频和290个测试视频，其中训练视频使用视频级别的标签，测试视频则使用帧级别的标注。XD-Violence数据集则涵盖了六种类型的暴力行为，包含大量视频样本，用于评估模型在暴力行为检测方面的性能。

在这些数据集上的实验结果表明，DSCIL框架在检测性能上显著优于现有的弱监督视频异常检测方法。在ShanghaiTech数据集上，DSCIL实现了97.56%的帧级AUC（Area Under the Curve）；在UCF-Crime数据集上，帧级AUC达到了85.65%；而在XD-Violence数据集上，帧级AP（Average Precision）达到了80.29%。这些结果不仅展示了DSCIL框架在不同数据集上的适应性，也证明了其在实际应用中的有效性。

为了进一步验证DSCIL框架的有效性，本文还进行了消融实验，分析了各个模块对模型性能的具体贡献。实验结果显示，DIS模块在提升模型对正常实例的识别能力方面发挥了重要作用，而CFL模块则在增强模型对异常行为的区分能力方面表现突出。FDA模块则通过域适应技术，提升了模型在不同视频段之间的泛化能力，使得检测结果更加稳定和可靠。这些实验结果表明，DSCIL框架的各个模块之间存在良好的协同作用，共同提升了模型的整体性能。

此外，本文还探讨了DSCIL框架在实际应用中的潜力。由于弱监督方法能够显著降低标注成本，因此在大规模视频数据的处理中具有重要价值。特别是在需要长期监控和实时检测的场景中，DSCIL框架能够提供一种高效且准确的解决方案。通过动态选择正常实例，模型能够更全面地理解视频内容，从而减少误检和漏检的可能性。同时，对比特征学习和特征域适应技术的引入，使得模型在面对复杂和多变的视频内容时，依然能够保持较高的检测精度。

在实际部署中，DSCIL框架可以通过优化计算资源的使用，提高模型的运行效率。例如，通过减少对异常帧的过度关注，模型可以更均衡地处理正常和异常实例，从而避免因过度依赖某些特征而影响整体性能。此外，DSCIL框架还具备一定的可扩展性，可以根据不同的应用场景调整模块的参数和结构，以适应不同的检测需求。这种灵活性使得DSCIL框架在实际应用中具有广泛的可能性。

综上所述，DSCIL框架通过引入动态实例选择、对比特征学习和特征域适应三个关键模块，有效解决了现有弱监督视频异常检测方法中存在的主要问题。实验结果表明，该框架在多个数据集上均取得了优异的性能，证明了其在实际应用中的有效性。未来，随着视频数据的不断增长和应用场景的多样化，DSCIL框架有望在更多领域得到应用，为视频异常检测提供更加全面和高效的解决方案。