ACM MM 2025
ACM MM 2025 | EventVAD:7B参数免训练,视频异常检测新SOTA
来自北京大学,清华大学的研究团队联手京东(JD.com)在 ACM MM 2025 发表了一种以事件为中心低成本高效的 Training-Free 视频异常检测框架 EventVAD,论文第一作者邵轶骅目前为北京大学学术访问学生,项目负责人为来自京东(JD.com)的算法研究员马傲,目前代码和数据已全面开源。 现有视频异常检测(Video Anomaly Detection, VAD)方法中,有监督方法依赖大量领域内训练数据,对未见过的异常场景泛化能力薄弱;而无需训练的方法虽借助大语言模型(LLMs)的世界知识实现检测,但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。 为此,来自北大、清华和京东(JD.com)的研究团队提出了一种全新的视频异常检测框架 ——EventVAD。
7/20/2025 3:01:00 PM
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