論文の概要: Holmes-VAD: Towards Unbiased and Explainable Video Anomaly Detection via Multi-modal LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12235v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 03:19:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 22:58:48.320139
• Title: Holmes-VAD: Towards Unbiased and Explainable Video Anomaly Detection via Multi-modal LLM
• Title（参考訳）: ホームズVAD:マルチモーダルLDMによる不偏・説明可能なビデオ異常検出を目指して
• Authors: Huaxin Zhang, Xiaohao Xu, Xiang Wang, Jialong Zuo, Chuchu Han, Xiaonan Huang, Changxin Gao, Yuehuan Wang, Nong Sang,
• Abstract要約: Holmes-VADは、正確な時間的監督と豊富なマルチモーダル命令を活用する新しいフレームワークである。 大規模なマルチモーダルVAD命令チューニングベンチマークであるVAD-Instruct50kを構築した。 VAD-Instruct50kデータセットに基づいて、解釈可能なビデオ異常検出のためのカスタマイズされたソリューションを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.06386971859359
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Towards open-ended Video Anomaly Detection (VAD), existing methods often exhibit biased detection when faced with challenging or unseen events and lack interpretability. To address these drawbacks, we propose Holmes-VAD, a novel framework that leverages precise temporal supervision and rich multimodal instructions to enable accurate anomaly localization and comprehensive explanations. Firstly, towards unbiased and explainable VAD system, we construct the first large-scale multimodal VAD instruction-tuning benchmark, i.e., VAD-Instruct50k. This dataset is created using a carefully designed semi-automatic labeling paradigm. Efficient single-frame annotations are applied to the collected untrimmed videos, which are then synthesized into high-quality analyses of both abnormal and normal video clips using a robust off-the-shelf video captioner and a large language model (LLM). Building upon the VAD-Instruct50k dataset, we develop a customized solution for interpretable video anomaly detection. We train a lightweight temporal sampler to select frames with high anomaly response and fine-tune a multimodal large language model (LLM) to generate explanatory content. Extensive experimental results validate the generality and interpretability of the proposed Holmes-VAD, establishing it as a novel interpretable technique for real-world video anomaly analysis. To support the community, our benchmark and model will be publicly available at https://github.com/pipixin321/HolmesVAD.
• Abstract（参考訳）: VAD(Open-ended Video Anomaly Detection)に対して、既存の手法では、困難なイベントや目に見えないイベントに直面し、解釈可能性に欠ける場合には、バイアス検出がしばしば現れる。 これらの欠点に対処するために、正確な時間的監督とリッチなマルチモーダル命令を活用して、正確な局所化と包括的説明を可能にする新しいフレームワークであるHolmes-VADを提案する。 まず、非バイアスで説明可能なVADシステムに向けて、VAD-Instruct50kと呼ばれる、最初の大規模マルチモーダルなVAD命令チューニングベンチマークを構築した。 このデータセットは、慎重に設計された半自動ラベリングパラダイムを用いて作成される。 収集した未トリミングビデオに効率的な単フレームアノテーションを適用し、ロバストなオフザシェルフビデオキャプタと大言語モデル(LLM)を用いて、異常ビデオクリップと正常ビデオクリップの両方の高品質な分析に合成する。 VAD-Instruct50kデータセットに基づいて、解釈可能なビデオ異常検出のためのカスタマイズされたソリューションを開発する。 本研究では,多モーダル大言語モデル (LLM) を微調整し,説明内容を生成するために,高異常応答のフレームを選択するための軽量時間サンプリング器を訓練する。 大規模実験により提案したホームズ-VADの汎用性と解釈可能性を検証し,実世界のビデオ異常解析のための新しい解釈可能な手法として確立した。 コミュニティをサポートするため、ベンチマークとモデルはhttps://github.com/pipixin321/HolmesVAD.comで公開されます。

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