布加勒斯特大学 发布 UBnormal 数据集, 应用在 视频异常检测、开放集问题 领域

布加勒斯特大学 本次发布的数据集 UBnormal, UBnormal是由布加勒斯特大学创建的视频异常检测数据集，包含29个虚拟场景和236,902个视频帧。数据集通过Cinema4D软件生成，包含多种正常和异常事件，如行走、战斗、跳舞等，旨在通过像素级标注支持全监督学习方法。UBnormal特别之处在于训练和测试集中的异常类型不重叠，确保了开放集问题的特性。该数据集适用于评估和比较开放集和封闭集模型，并已证明能提升现有异常检测框架在Avenue和ShanghaiTech数据集上的性能。

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