该论文提出了一种轻量级视频异常检测模型，通过采用自适应实例选择策略和轻量级多级时间相关注意力模块，减少了模型参数，提高了模型性能，可在资源受限的情况下进行广泛部署。

Oct, 2023

提出了一种用于弱监督视频异常检测的新颖框架，通过计算潜在异常事件的文本提示词典与异常视频生成的字幕之间的语义异常相似性，标识每个视频片段的疑似异常事件，并通过多提示学习过程约束所有视频的视觉 - 语义特征，提供了一种为自训练标记伪异常的新方法。通过全面实验和详细消融研究，在四个数据集（XD-Violence、UCF-Crime、TAD、ShanghaiTech）上表现出优于大多数最先进方法的性能（82.6%，87.7%，93.1% 和 97.4%），并在开放集和跨数据集情况下展示了有希望的性能。

Mar, 2024

本文提出了一种被称为弱监督时空异常检测的新任务，针对监控视频的异常情况进行定位。我们提出了一种双分支网络方法，能够在时空域中使用多粒度的 proposals 进行关系推理，以捕捉目标行为的丰富上下文信息和复杂实体关系。并且在两个数据集上进行了广泛的定量和定性评估，证明了所提方法的有效性。

Aug, 2021

我们提出了一种多尺度时空交互网络（MSTI-Net），采用基于注意力机制的时空融合模块（ASTM）代替直接融合，并注入多个 ASTM 基础的连接，以促进所有可能的空间时间交互，最终将在多个尺度上学习的正常信息记录在内存中，在测试阶段增强异常和正常事件之间的区分。该方法在三个标准数据集上取得了良好的实验结果，UCSD Ped2 的 AUC 值达到了 96.8％，CUHK Avenue 的 AUC 值达到了 87.6％，ShanghaiTech 数据集的 AUC 值达到了 73.9％。

Jun, 2023

我们提出了一种弱监督的异常检测系统，包括一个随机批处理选择机制、一个正常区域抑制块和一个聚类损失块，以利用训练批次中的总体信息，降低标签噪声并提高特征表示学习，以及通过三个数据集的实验证明了我们方法的卓越的异常检测能力。

Mar, 2022

通过提出基于异常注意力的弱监督异常检测方法，该研究在涉及未剪辑视频中的异常事件方面表明了提取关键特征的有效性，并通过多分支监督模块进一步优化视频的异常检测和定位。

Sep, 2023

本文提出了一种基于对象层面的自监督和多任务学习来检测视频中的异常事件的方法，结合多个代理任务进行学习，包括三个自监督任务和一个基于知识蒸馏的任务，并在三个基准测试中优于现有技术。

Nov, 2020

本研究提出了一种基于深度神经网络的弱监督异常检测框架，采用视频级别的标签，通过使用时空视频特征的二元聚类来产生伪标签，从而减少异常视频标签中存在的噪声，实现更准确的异常检测。

Aug, 2020

通过使用预先训练的潜在扩散模型修复被屏蔽区域图像，并进一步通过混合来扰动光流以产生时间空间扭曲，提出了一种新的生成通用时空伪异常的方法。此外，通过学习重建质量、时间不规则性和语义不一致性等三种异常指标的简单统一框架，在开放集识别任务下检测现实世界的异常。在 Ped2、Avenue、ShanghaiTech 和 UBnormal 四个 VAD 基准数据集上进行了大量实验，证明我们的方法在 OCC 设置下的性能与其他现有的基于伪异常生成和重建的方法相当。同时我们的分析还检验了伪异常在这些数据集之间的可转移性和普适性，通过识别伪异常从而发现现实世界的异常提供了有价值的见解。

Nov, 2023

基于文本提示和正常性指导的弱监督视频异常检测方法通过生成伪标签和自适应学习来提高性能。

Apr, 2024