EventVAD

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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