GRUとAutoencoderを用いた，動画の再構成手法の検証と実装 - Qiita

概要 皆様，いかがお過ごしでしょうか． コロナウイルス感染症の拡大に伴い，自宅でお仕事や研究をされている方も多いのではないでしょうか． かくいう私も，ここ数か月はずっと自宅でPCとにらめっこの毎日です．さすがに疲れましたね笑 さて，今回は，生成モデルを活用した再構成タスクに着目してみたいと思います． 特に，「動画」の再構成にトライします． （当記事でご理解いただけるのは，動画の異常検知に拡張可能な，encoder-decoderベースの時系列モデルをかませた再構成手法の実験結果と考察であり，数式などの理論的背景までは追いません．） 巷でよく，「異常検知」分野などに応用されているのは，「画像」の再構成ですね． 画像をencoder-decoderモデルに入力して再構成し，入出力間の差分をとることで異常度を計算する手法です． 画像の再構成に活用できる生成モデルとして，VAEは特に有名ですし，最