深度学习之Autoencoders GANs for Anomaly Detection 视频异常检测
在视频异常检测（Video Anomaly Detection）任务中，Autoencoders（自编码器） 和 GANs（生成对抗网络） 是常用的深度学习模型，它们在检测视频中的异常事件（如入侵、破坏、非法行为等）方面发挥着重要作用。通过分析视频帧的时空特征，这些模型能够识别出与正常行为模式不同的异常模式。
1. Autoencoders for Anomaly Detection
Autoencoders 是一种无监督学习模型，由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。其主要目标是通过最小化输入与输出之间的重构误差，学习输入数据的低维表示。
(1) Autoencoder的基本原理
- 编码器：将输入数据映射到潜在空间（通常是一个较低维度的空间）。
- 解码器：从潜在空间的表示重构原始输入数据。
- 训练目标：通过重建