論文の概要: AnyAnomaly: Zero-Shot Customizable Video Anomaly Detection with LVLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04504v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 14:52:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:59:20.966103
• Title: AnyAnomaly: Zero-Shot Customizable Video Anomaly Detection with LVLM
• Title（参考訳）: AnyAnomaly:LVLMによるゼロショットカスタマイズビデオ異常検出
• Authors: Sunghyun Ahn, Youngwan Jo, Kijung Lee, Sein Kwon, Inpyo Hong, Sanghyun Park,
• Abstract要約: ビデオ異常検出(VAD)は、コンピュータビジョンにおけるビデオ分析と監視に不可欠である。 既存のVADモデルは学習された通常のパターンに依存しており、多様な環境に適用することは困難である。 本研究では,C-VAD技術とAnyAnomalyモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7051307941715268
• License:
• Abstract: Video anomaly detection (VAD) is crucial for video analysis and surveillance in computer vision. However, existing VAD models rely on learned normal patterns, which makes them difficult to apply to diverse environments. Consequently, users should retrain models or develop separate AI models for new environments, which requires expertise in machine learning, high-performance hardware, and extensive data collection, limiting the practical usability of VAD. To address these challenges, this study proposes customizable video anomaly detection (C-VAD) technique and the AnyAnomaly model. C-VAD considers user-defined text as an abnormal event and detects frames containing a specified event in a video. We effectively implemented AnyAnomaly using a context-aware visual question answering without fine-tuning the large vision language model. To validate the effectiveness of the proposed model, we constructed C-VAD datasets and demonstrated the superiority of AnyAnomaly. Furthermore, our approach showed competitive performance on VAD benchmark datasets, achieving state-of-the-art results on the UBnormal dataset and outperforming other methods in generalization across all datasets. Our code is available online at github.com/SkiddieAhn/Paper-AnyAnomaly.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出(VAD)は、コンピュータビジョンにおけるビデオ分析と監視に不可欠である。 しかし、既存のVADモデルは学習された通常のパターンに依存しており、多様な環境に適用することは困難である。 結果として、ユーザーは、機械学習、高性能ハードウェア、広範囲なデータ収集に関する専門知識を必要とする新しい環境のために、モデルを再トレーニングしたり、別々のAIモデルを開発する必要がある。 これらの課題に対処するために,C-VAD技術とAnyAnomalyモデルを提案する。 C-VADは、ユーザ定義のテキストを異常事象とみなし、ビデオ内の特定のイベントを含むフレームを検出する。 我々は,大規模視覚言語モデルを微調整することなく,文脈認識型視覚質問応答を用いてAnyAnomalyを効果的に実装した。 提案モデルの有効性を検証するため,我々はC-VADデータセットを構築し,AnyAnomalyの優位性を実証した。 さらに,本手法は,VADベンチマークデータセットの競合性能,UBnormalデータセットの最先端結果,および全データセットの一般化における他の手法よりも優れた性能を示した。 私たちのコードはgithub.com/SkiddieAhn/Paper-AnyAnomalyでオンラインで公開されています。

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