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ACM MM 2025 | EventVAD:7B参数免训练,视频异常检测新SOTA

ACM MM 2025 | EventVAD:7B参数免训练,视频异常检测新SOTA

ACM MM 2025 | EventVAD:7B参数免训练,视频异常检测新SOTA

现有视频异常检测(Video Anomaly Detection, VAD)方法中,有监督方法依赖大量领域内训练数据,对未见过的异常场景泛化能力薄弱;而无需训练的方法虽借助大语言模型(LLMs)的世界知识实现检测,但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。

来自主题: AI技术研报
5876 点击    2025-07-21 10:28
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述

UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述

UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述

扩散模型(Diffusion Models, DMs)近年来展现出巨大的潜力,在计算机视觉和自然语言处理等诸多任务中取得了显著进展,而异常检测(Anomaly Detection, AD)作为人工智能领域的关键研究任务,在工业制造、金融风控、医疗诊断等众多实际场景中发挥着重要作用。

来自主题: AI资讯
5560 点击    2025-07-01 10:55