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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
5774 点击    2025-07-21 10:28
突破不可解释性!视频异常新检测框架精度90.67%拿下SOTA|华科&百度&密歇根大学

突破不可解释性!视频异常新检测框架精度90.67%拿下SOTA|华科&百度&密歇根大学

突破不可解释性!视频异常新检测框架精度90.67%拿下SOTA|华科&百度&密歇根大学

大模型当上福尔摩斯,学会对视频异常进行检测了。 来自华中科技大学、百度、密歇根大学的研究团队,提出了一种可解释性的视频异常检测框架,名为Holmes-VAD。

来自主题: AI技术研报
6348 点击    2024-07-05 01:04