计算机毕业设计--基于深度学习的视频异常检测算法设计与实现（含giuhub代码+Gradio展示界面+在线体验）_gradio 显示视频检测的结果

计算机毕业设计–基于深度学习的视频异常检测算法设计与实现

我的CSDN中还有其他方向的深度学习毕业设计项目，例如车道线检测、图像破损修复，照片色彩增强，划痕检测、车牌识别、目标检测等，具体参考
深度学习方向毕业设计

✨ 效果展示！

介绍

  基于自编码器(AE)的帧重构(当前或未来帧)是一种流行的视频异常检测方法。在正常数据上训练的模型，异常场景的重建误差通常比正常场景大得多。以前的方法将记忆库引入AE，用于在训练视频中编码不同的正常模式。然而，这些方法过于消耗内存，无法处理测试数据中未见过的新场景。在这项工作中，本项目提出了一个动态单元来实时地将正常的视频动态进行编码，而不需要额外的内存开销。此外，本项目将元学习引入到模型中，形成了一个可通过少量学习即可快速适应各种现实视频场景的模型，称为元学习模块。该模块只需要几次更新迭代即可实现对新场景的快速适应能力。

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