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官方账号arXiv cs.AI@Narges Rashvand, Ghazal Alinezhad Noghre, Shanle Yao, Gabriel Maldonado, Hamed Tabkhi
推荐理由：VQ-VAD把动作量化成码本，重建误差高就是异常。HR-SHT上81.83%，跨域不重训76.69%，挺能打。
VQ-GAN
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8月6日
12:05
VQ-VAD提出把人体关键点序列通过VQ-GAN量化为离散运动码本，只在正常动作上训练。VQ-VAD推理时若某段动作在码本里重建误差过高，就判定为异常。在HR-SHT上达到81.83%的域内准确率，从CMU Panoptic跨域到HR-SHT无需重训仍有76.69%。该方法在HR-SHT、CMU Panoptic等四个基准上做了域内、跨域和跨数据集三类评估，代码已开源。