論文の概要: MissionHD: Hyperdimensional Refinement of Distribution-Deficient Reasoning Graphs for Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14746v3
• Date: Thu, 02 Oct 2025 15:55:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 14:32:17.097298
• Title: MissionHD: Hyperdimensional Refinement of Distribution-Deficient Reasoning Graphs for Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: MissionHD:ビデオ異常検出のための分布欠陥推論グラフの超次元再構成
• Authors: Sanggeon Yun, Raheeb Hassan, Ryozo Masukawa, Nathaniel D. Bastian, Mohsen Imani,
• Abstract要約: 構造分布学習に頼らずにデオード可能なグラフ表現を最適化するためのHDC制約グラフ構造再構成(HDC-GSR)を提案する。 制約付きグラフニューラル演算でグラフを符号化し、下流のタスク損失と直接一致させ、洗練された構造をデコードするHDCフレームワークであるMissionHDを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.456863581308063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-generated reasoning graphs, referred to as mission-specific graphs (MSGs), are increasingly used for video anomaly detection (VAD) and recognition (VAR). These MSGs are novel artifacts: they often exhibit skewed connectivity and lack large-scale datasets for pre-training, which makes existing graph structure refinement (GSR) methods ineffective. To address this challenge, we propose HDC-constrained Graph Structure Refinement (HDC-GSR), a paradigm that leverages hyperdimensional computing (HDC) to optimize decodable graph representations without relying on structural-distribution learning. Building on this paradigm, we introduce MissionHD, an HDC framework that encodes graphs with constrained graph-neural operations, aligns them directly with downstream task loss, and decodes refined structures. Experiments on VAD/VAR benchmarks demonstrate that MissionHD-refined graphs consistently improve performance, establishing HDC-GSR as an effective pre-processing step for structured reasoning in video anomaly tasks.
• Abstract（参考訳）: LLMが生成する推論グラフは、ミッション固有グラフ(MSG)と呼ばれ、ビデオ異常検出(VAD)と認識(VAR)にますます使われている。 これらのMSGは、しばしば歪んだ接続性を示し、事前トレーニングのための大規模なデータセットが欠如しているため、既存のグラフ構造改善(GSR)メソッドは非効率である。 この課題に対処するために、超次元計算(HDC)を活用して、構造分布学習に頼ることなく、デオード可能なグラフ表現を最適化するパラダイムであるHDC制約グラフ構造リファインメント(HDC-GSR)を提案する。 このパラダイムに基づいて,制約付きグラフニューラル演算でグラフをエンコードするHDCフレームワークであるMissionHDを導入し,それらを下流のタスク損失と直接整合させ,洗練された構造をデコードする。 VAD/VARベンチマークの実験により、MissionHDで精製されたグラフは一貫して性能を改善し、HDC-GSRをビデオ異常タスクにおける構造化推論のための効果的な前処理ステップとして確立した。

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