Распознавание аномальных событий в видеонаблюдении с использованием слабо контролируемых двухэнкодерных моделей

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

November 17, 2025

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

cs.AI

Аннотация

Мы решаем задачу обнаружения редких и разнообразных аномалий в видеонаблюдении, используя только обучение на уровне видео. Наша двухмодульная архитектура объединяет сверточные и трансформерные представления с помощью топ-k пулинга, достигая 90,7% площади под кривой (AUC) на наборе данных 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.