weakly supervised video anomaly detection | BriefGPT

关键词weakly supervised video anomaly detection

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CVPR弱监督视频异常检测中具有正常性指导的文本提示
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。
PDF3 months ago
从事件提示中学习视频异常检测中的疑似异常
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
PDF4 months ago
基于多尺度时域特征的动态擦除网络用于弱监督视频异常检测
弱监督视频异常检测中，提出了一种动态擦除网络（DE-Net），能够学习多尺度时空特征，处理异常事件时长变化并评估异常检测的完整性。该方法在 XD-Violence、TAD 和 UCF-Crime 三个数据集上表现良好。
PDF7 months ago
基于 BatchNorm 的弱监督视频异常检测
在弱监督视频异常检测（WVAD）中，我们提出了一种新方法 BN-WVAD，它将 BatchNorm 技术应用于 WVAD 中，利用来自 BatchNorm 的均值向量差异（DFM）作为可靠的异常判据来区分异常视频中的潜在异常片段，并且使用
PDF7 months ago
在不同的 Jetson 边缘设备上对异常检测系统进行基准测试
捕捉来自监控视频的异常事件提高了市民的安全和福祉。本文应用基于边缘计算的人工智能（EdgeAI）满足安全需求的低延迟要求。我们使用弱监督视频异常检测技术（RTFM）将端到端犯罪现场异常检测系统应用于监控摄像头，并借助边缘计算技术。该系统直接
PDFa year ago
AAAI基于不确定性调控的双记忆单元弱监督视频异常检测
提出使用 Uncertainty Regulated Dual Memory Units 模型及 Global and Local Multi-Head Self Attention 模块来强化通过建立正常状态的描述从而更好地区分异常数据的
PDFa year ago
CVPRMIST：面向视频异常检测的多实例自训练框架
本文提出了一种多实例自训练 (MIST) 框架，通过使用适应性稀疏连续采样策略生成更可靠的剪辑级伪标签和自引导的注意力提高特征编码器来优化任务特定的判别性表示，实现弱监督视频异常检测，在两个公共数据集上取得了优异的表现，特别是在 Shang
PDF3 years ago