增强多尺度时空一致性以实现可配置视频异常检测
计算机视觉与模式识别
2025-12-30 v2
摘要
无监督视频异常检测（VAD）的发展依赖于信号处理领域的技术。由于异常具有模糊且无界性，即便在同一场景中也可能频繁提出不同检测需求。为此，我们提出设计具备灵活方案的可配置 VAD，以解决以往方法在检测需求稍有变化时就须从头训练模型并浪费资源的问题。此外，我们还设计了一个兼容性良好的数据集，用于评估检测需求变化时 VAD 的性能。再者，视频包含关于物体外观与运动连续变化的重要信息。因此，我们提出一模块以建立多尺度时空一致性，其提升了准确性，并具备动态调整与精确捕捉时空正常模式的能力。实验表明，我们的方法不仅有效建模一致性，且具备更优的可配置能力。
引用
@article{arxiv.2305.07328,
title = {Enhance Multi-Scale Spatial-Temporal Coherence for Configurable Video Anomaly Detection},
author = {Kai Cheng and Xinzhe Li and Lijuan Che},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.07328},
year = {2025}
}