Erkennung anomaler Ereignisse in Überwachungsvideos mit schwach überwachten Dual-Encoder-Modellen

Recognition of Abnormal Events in Surveillance Videos using Weakly Supervised Dual-Encoder Models

November 17, 2025

papers.authors: Noam Tsfaty, Avishai Weizman, Liav Cohen, Moshe Tshuva, Yehudit Aperstein

cs.AI

papers.abstract

Wir behandeln das Problem der Erkennung seltener und vielfältiger Anomalien in Überwachungsvideos unter ausschließlicher Verwendung von Video-Level-Supervision. Unser Dual-Backbone-Framework kombiniert Faltungs- und Transformer-Repräsentationen durch Top-k-Pooling und erreicht 90,7% Fläche unter der Kurve (AUC) auf dem UCF-Crime-Datensatz.

English

We address the challenge of detecting rare and diverse anomalies in surveillance videos using only video-level supervision. Our dual-backbone framework combines convolutional and transformer representations through top-k pooling, achieving 90.7% area under the curve (AUC) on the UCF-Crime dataset.