論文の概要: Dual Branch VideoMamba with Gated Class Token Fusion for Violence Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03162v1
• Date: Fri, 23 May 2025 10:41:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-08 12:40:08.693017
• Title: Dual Branch VideoMamba with Gated Class Token Fusion for Violence Detection
• Title（参考訳）: 拡張型トケフュージョンを用いたバイオレンス検出用デュアルブランチビデオマンバ
• Authors: Damith Chamalke Senadeera, Xiaoyun Yang, Dimitrios Kollias, Gregory Slabaugh,
• Abstract要約: 二重ブランチ設計と状態空間モデル(GCTF)を組み合わせた効率的なアーキテクチャを提案する。 我々は、ビデオ暴力検出におけるVio RWF-2000、RLVS、VioPeruのデータセットによる新しいベンチマークを示し、トレーニングとテストセットの厳密な分離を保証する。 本モデルでは, リアルタイム監視による暴力検出において, 精度と計算効率のバランスが最適であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.354382437543315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid proliferation of surveillance cameras has increased the demand for automated violence detection. While CNNs and Transformers have shown success in extracting spatio-temporal features, they struggle with long-term dependencies and computational efficiency. We propose Dual Branch VideoMamba with Gated Class Token Fusion (GCTF), an efficient architecture combining a dual-branch design and a state-space model (SSM) backbone where one branch captures spatial features, while the other focuses on temporal dynamics, with continuous fusion via a gating mechanism. We also present a new benchmark by merging RWF-2000, RLVS, and VioPeru datasets in video violence detection, ensuring strict separation between training and testing sets. Our model achieves state-of-the-art performance on this benchmark offering an optimal balance between accuracy and computational efficiency, demonstrating the promise of SSMs for scalable, real-time surveillance violence detection.
• Abstract（参考訳）: 監視カメラの急速な普及により、自動暴力検出の需要が高まっている。 CNNとTransformersは時空間の特徴を抽出することに成功したが、長期的な依存関係と計算効率に苦慮している。 本稿では,デュアルブランチ設計と状態空間モデル(SSM)のバックボーンを組み合わせた効率的なアーキテクチャであるGCTF(Gated Class Token Fusion)を用いたDual Branch VideoMambaを提案する。 また、RWF-2000、RLVS、VioPeruのデータセットを統合してビデオ暴力検出を行い、トレーニングとテストセットの厳密な分離を確保することで、新しいベンチマークを示す。 本モデルでは,精度と計算効率のバランスを最適に保ち,スケーラブルでリアルタイムな監視暴力検出のためのSSMの実現を実証する。

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