Detectie van Afwijkende Gebeurtenissen in Bewakingsvideo's met Zwak Supervisie en Dual-Encoder Modellen

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

November 17, 2025

Auteurs: Noam Tsfaty, Avishai Weizman, Liav Cohen, Moshe Tshuva, Yehudit Aperstein

cs.AI

Samenvatting

Wij pakken de uitdaging aan om zeldzame en diverse anomalieën in bewakingsvideo's te detecteren met uitsluitend video-level supervisie. Ons dual-backbone raamwerk combineert convolutionele en transformer-representaties via top-k pooling, waarmee we een area under the curve (AUC) van 90,7% behalen op de UCF-Crime dataset.

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.