Frame-Level Evaluation in Weakly Supervised Video Anomaly Detection Mostly Measures Video-Level Ranking
이 논문은 약지도 학습 기반 비디오 이상 탐지에서의 표준 프레임 수준 평가 지표가 비디오 내의 시간적 순서보다는 비디오 간 비교에 의해 크게 편향되어 있으며, 이로 인해 모델이 비디오 내의 이상치를 정확하게 국지화하지 않고도 단순히 비디오의 순위를 올바르게 매김으로써 높은 점수를 얻을 수 있음을 밝힌다.
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컴퓨터 비전의 세계에서는 기계가 비디오 피드를 관찰하고 문제를 포착하도록 가르치기 위한 끊임없는 경주가 벌어지고 있습니다. 보안 카메라가 번화한 거리, 기차역, 또는 공장 바닥을 스캔하는 모습을 상상해 보십시오. 목표는 소프트웨어가 싸움이 발생하거나, 사람이 넘어지거나, 차량이 역주행하는 것과 같은 문제가 발생했을 때 이를 감지하고, 그것이 정확히 언제 어디서 일어났는지 찾아내는 것입니다. 수년 동안 연구자들은 약지도 학습(weak supervision)이라는 방법으로 이러한 시스템을 훈련시켜 왔습니다. 컴퓨터에게 비디오의 모든 초를 보여주고 이벤트가 발생하는 정확한 순간을 라벨링하는 대신, 단순히 비디오 전체에 이상 징립이 포함되어 있는지 여부만을 알려주는 방식입니다. 이는 마치 교사가 학생에게 특정 문장을 지목하지 않고 "이 에세이에는 실수가 있다"라고 말하는 것과 같은 실용적인 지름길입니다. 이러한 시스템이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 과학자들은 모든 비디오의 모든 프레임을 가장 의심스러운 것부터 가장 정상적인 것까지 순위별로 나열하여 데이터베이스를 검사하고, 시스템이 나쁜 순간과 좋은 순간을 얼마나 잘 구분하는지 확인하는 표준 테스트를 사용합니다.
대한민국 성균관대학교의 두 연구자, 송인표와 이장원은 이 표준 테스트를 더 자세히 살펴보기로 했습니다. 그들은 단순하지만 심오한 질문을 던졌습니다. 컴퓨터가 이 순위 테스트에서 높은 점수를 받았을 때, 실제로 문제가 '언제' 발생했는지 알고 있는 것인가, 아니면 단지 어떤 비디오에 문제가 포함되어 있는지를 잘 추측하는 것인가? 최근 발표된 연구에서 밝혀진 그들의 조사 결과는 이러한 시스템을 평가하는 방식에 대해 놀라운 진실을 드러냈습니다. 그들은 표준 테스트가 서로 다른 비디오들을 서로 비교하는 데 너무 치중되어 있어서, 컴퓨터가 비디오 내의 구체적인 위험 순간을 단 하나도 식별하지 못하더라도 거의 완벽한 점수를 얻을 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이는 마치 학생이 오타를 찾기 위해 단 한 페이지도 읽지 않고도, 어떤 교과서에 오류가 있는지 맞히는 것만으로 역사 시험에서 만점을 받는 것과 같습니다.
연구자들은 먼저 표준 순위 점수의 수학적 구조를 분석하기 시작했습니다. 그들은 이 점수가 두 가지 다른 유형의 비교로 구성되어 있다는 것을 깨달았습니다. 첫 번째 유형은 동일한 비디오 내의 나쁜 순간을 좋은 순간과 비교하는 것으로, 이는 시스템이 같은 녹화물 내에서 안전한 순간과 위험한 순간의 차이를 아는지 확인하는 진정한 국소화(localization) 테스트입니다. 두 번째 유형은 한 비디오의 나쁜 순간을 완전히 다른 비디오의 좋은 순간과 비교하는 것입니다. 이것은 비디오 수준의 정렬 테스트로, 시스템이 비디오 A가 비디오 B보다 더 위험하다는 것을 구별할 수 있는지 확인합니다. 연구자들이 이러한 비교 중 실제로 동일한 비디오 내에서 발생한 경우가 얼마나 되는지 계산했을 때, 그 숫자는 충격적일 정도로 적었습니다. 이 분야에서 사용되는 세 가지 주요 데이터셋 전체에 걸쳐, 비교 중 동일한 비디오의 프레임 간 비교는 0.4% 미만이었습니다. 점수의 대다수는 서로 다른 비디오 간의 프레임을 비교하는 데서 왔습니다.
이러한 불균형은 저자들이 "시간적 희석(temporal dilution)"이라고 부르는 현상을 만들어냅니다. 테스트 세트의 비디오 수가 증가함에 따라, 시스템이 이벤트의 정확한 순간을 찾는 능력을 테스트받을 확률은 급격히 줄어듭니다. 시스템은 주로 이상 징립이 포함된 비디오에는 높은 점수를 부여하고, 포함되지 않은 비디오에는 낮은 점수를 부여하는 것에 대해 보상을 받게 됩니다. 이것이 사실임을 증명하기 위해 연구자들은 일련의 통제된 실험을 수행했습니다. 그들은 비디오가 위험하다고 라벨링되었는지 안전하다고 라벨링되었는지에 따라 모든 프레임에 단 하나의 일정한 점수만을 부여하는 단순한 컴퓨터 모델을 훈련시켰습니다. 이 모델들은 한 순간과 다른 순간을 구별할 수 있는 능력이 없었으며, 비디오의 첫 1초에 대한 점수는 마지막 1초의 점수와 동일했습니다. 이러한 단순한 모델들은 시간을 국소화하는 능력이 전혀 없음에도 불구하고, 데이터셋에 따라 81%에서 97%에 이르는 매우 높은 점수를 기록했습니다.
그 후 연구자들은 현재 사용 가능한 가장 발전되고 복잡한 시스템들의 출력값을 가져와 "비디오 평균 대체(video-mean replacement)"를 수행했습니다. 그들은 이 복잡한 시스템들이 생성한 상세한 초 단위 점수를 가져와, 해당 비디오 전체의 평균 점수로 모든 초의 점수를 대체했습니다. 이 과정은 모든 미세한 타이밍 정보를 삭제하여 오직 전체 비디오 등급만을 남겼습니다. 만약 표준 테스트가 정말로 이상 징립의 정확한 순간을 찾는 능력을 측정한다면, 이 변화로 인해 점수가 폭락해야 했습니다. 하지만 결과는 달랐습니다. 점수는 거의 변하지 않았습니다. 72번의 통제된 실행 중 69번의 경우에서, 시스템은 모든 타이밍 세부 정보가 제거된 후에도 원래 점수의 90% 이상을 유지했습니다. 이러한 패턴은 다른 선도적인 방법론의 저자들이 발표한 공식 결과에서도 동일하게 나타났습니다. 연구자들이 비디오 내의 프레임 순서를 뒤섞어 타임라인을 엉망으로 만들었음에도 불구하고, 순위 성능은 여전히 온전하게 유지되었습니다.
이러한 결과는 현재 이 시스템들을 평가하는 표준이 연구자들이 측정하고자 하는 것을 측정하고 있지 않음을 시사합니다. 풀링된 순위 테스트에서의 높은 점수는 시스템이 이벤트를 찾아내는 능력을 증명하는 것이 아니라, 주로 시스템이 비디오를 위험도에 따라 분류할 수 있음을 증명할 뿐입니다. 연구자들은 이러한 차이가 실제 응용 분야에서 매우 중요하다고 주장합니다. 보안 요원이 비디오에 이상 징립이 포함되어 있다는 알림을 받는다면, 그들은 단순히 어떤 비디오를 봐야 하는지가 아니라 '언제' 봐야 하는지를 알아야 합니다. 현재의 평가 프로토콜은 적절한 비디오를 선택하는 능력에는 보상을 주지만, 적절한 순간을 찾는 능력은 검증하지 못합니다. 저자들은 이 분야가 결과를 보고하는 방식을 바꿔야 한다고 제안합니다. 그들은 연구자들이 비디오 수준의 순위와 함께, 시스템이 단일 비디오 내에서 프레임을 얼마나 잘 정렬하는지를 측정하는 별도의 점수를 항상 보고할 것을 권고합니다. 또한 미래의 테스트 설계는 비디오 수가 이벤트의 정확한 순간을 찾는 중요성을 희석하지 않도록 해야 한다고 제[]안합니다.
이 연구는 현재의 시스템이 쓸모없다거나 이벤트의 위치를 찾는 법을 배울 수 없다고 주장하는 것이 아닙니다. 단지 그들이 사용하는 점수판이 그렇게 하도록 강제하지 않는다는 점을 보여줄 뿐입니다. 최근 몇 년간 보여준 높은 점수들은 대부분 시스템이 비디오를 분류하는 능력, 즉 시간의 정밀함과는 구별되는 유용한 능력을 반영한 것입니다. 평가 과정에서 이 두 가지 기술을 분리함으로써, 이 분야는 미래의 시스템이 단순히 어떤 비디오가 위험한지 추측하는 데 그치지 않고, 시계를 보며 정확히 어떤 초에 문제가 발생했는지 찾아낼 수 있도록 보장할 수 있습니다. 앞으로 나아갈 길은 단일한 집계 수치에 집중하는 것에서 벗어나, 이벤트 자체의 식별만큼이나 시간의 정밀함을 가치 있게 여기는 더 명확한 그림을 향해 나아가는 것입니다.
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