Reconhecimento de Eventos Anormais em Vídeos de Vigilância usando Modelos de Duplo Encoder com Supervisão Fraca
Recognition of Abnormal Events in Surveillance Videos using Weakly Supervised Dual-Encoder Models
November 17, 2025
Autores: Noam Tsfaty, Avishai Weizman, Liav Cohen, Moshe Tshuva, Yehudit Aperstein
cs.AI
Resumo
Abordamos o desafio de detectar anomalias raras e diversificadas em vídeos de vigilância utilizando apenas supervisão a nível de vídeo. Nossa estrutura de dupla espinha dorsal combina representações convolucionais e de *transformers* através de *pooling* top-k, alcançando 90,7% de área sob a curva (AUC) no conjunto de dados UCF-Crime.
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.