論文の概要: From Explicit Rules to Implicit Reasoning in Weakly Supervised Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21991v6
• Date: Sun, 06 Apr 2025 04:35:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 20:14:38.656566
• Title: From Explicit Rules to Implicit Reasoning in Weakly Supervised Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 弱教師付きビデオ異常検出における暗黙の規則から暗黙の推論へ
• Authors: Wen-Dong Jiang, Chih-Yung Chang, Ssu-Chi Kuai, Diptendu Sinha Roy,
• Abstract要約: 本稿では,ルールベースビオレンスモニタリング(RuleVM)について紹介する。 RuleVMはデュアルブランチアーキテクチャを採用している: 粗いバイナリ分類に視覚的特徴を使用する暗黙のブランチ、シーンフレームとアクションチャネルに特徴抽出を分割する、そして、きめ細かい分類に言語イメージアライメントを活用する明示的なブランチ。 明示的なブランチは、最先端のYOLO-Worldモデルを使用してビデオフレーム内のオブジェクト検出を行い、関連ルールはビデオディスクリプタとしてデータから抽出される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8274323268621635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in pre-trained models have demonstrated exceptional performance in video anomaly detection (VAD). However, most systems remain black boxes, lacking explainability during training and inference. A key challenge is integrating explicit knowledge into implicit models to create expert-driven, interpretable VAD systems. This paper introduces Rule-based Violence Monitoring (RuleVM), a novel weakly supervised video anomaly detection (WVAD) paradigm. RuleVM employs a dual-branch architecture: an implicit branch using visual features for coarse-grained binary classification, with feature extraction split into scene frames and action channels, and an explicit branch leveraging language-image alignment for fine-grained classification. The explicit branch utilizes the state-of-the-art YOLO-World model for object detection in video frames, with association rules mined from data as video descriptors. This design enables interpretable coarse- and fine-grained violence monitoring. Extensive experiments on two standard benchmarks show RuleVM outperforms state-of-the-art methods in both granularities. Notably, it reveals rules like increased violence risk with crowd size. Demo content is provided in the appendix.
• Abstract（参考訳）: 近年,ビデオ異常検出(VAD)の精度が向上している。 しかしながら、ほとんどのシステムはブラックボックスのままであり、トレーニングと推論の間に説明責任が欠如している。 重要な課題は、明示的な知識を暗黙のモデルに統合して、専門家駆動で解釈可能なVADシステムを構築することです。 本稿では,ルールベースビオレンスモニタリング(RuleVM)について紹介する。 RuleVMはデュアルブランチアーキテクチャを採用している: 粗いバイナリ分類に視覚的特徴を使用する暗黙のブランチ、シーンフレームとアクションチャネルに特徴抽出を分割する、そして、きめ細かい分類に言語イメージアライメントを活用する明示的なブランチ。 明示的なブランチは、最先端のYOLO-Worldモデルを使用してビデオフレーム内のオブジェクト検出を行い、関連ルールはビデオディスクリプタとしてデータから抽出される。 この設計は、粗大できめ細かな暴力監視を可能にする。 2つの標準ベンチマークでの大規模な実験では、ルールVMは両方の粒度で最先端のメソッドよりも優れています。 特に、群衆の規模による暴力リスクの増加などのルールを明らかにしている。 デモ内容は付録に記載されている。

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