論文の概要: No Need For Real Anomaly: MLLM Empowered Zero-Shot Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19248v1
• Date: Sun, 22 Feb 2026 16:03:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.548681
• Title: No Need For Real Anomaly: MLLM Empowered Zero-Shot Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: MLLMを利用したゼロショットビデオ異常検出
• Authors: Zunkai Dai, Ke Li, Jiajia Liu, Jie Yang, Yuanyuan Qiao,
• Abstract要約: オープンワールドシナリオで実行されている既存のビデオ異常検出方法。 主な貢献要因は、限られたデータセットの多様性、文脈に依存した異常なセマンティクスの不十分な理解である。 エンドツーエンドのゼロショットビデオ異常検出フレームワークであるLAVIDAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.949619310702579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The collection and detection of video anomaly data has long been a challenging problem due to its rare occurrence and spatio-temporal scarcity. Existing video anomaly detection (VAD) methods under perform in open-world scenarios. Key contributing factors include limited dataset diversity, and inadequate understanding of context-dependent anomalous semantics. To address these issues, i) we propose LAVIDA, an end-to-end zero-shot video anomaly detection framework. ii) LAVIDA employs an Anomaly Exposure Sampler that transforms segmented objects into pseudo-anomalies to enhance model adaptability to unseen anomaly categories. It further integrates a Multimodal Large Language Model (MLLM) to bolster semantic comprehension capabilities. Additionally, iii) we design a token compression approach based on reverse attention to handle the spatio-temporal scarcity of anomalous patterns and decrease computational cost. The training process is conducted solely on pseudo anomalies without any VAD data. Evaluations across four benchmark VAD datasets demonstrate that LAVIDA achieves SOTA performance in both frame-level and pixel-level anomaly detection under the zero-shot setting. Our code is available in https://github.com/VitaminCreed/LAVIDA.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常データの収集と検出は、その稀な発生と時空間的不足により、長年の課題であった。 既存のビデオ異常検出(VAD)手法は、オープンワールドシナリオで実行されている。 主な貢献要因は、限られたデータセットの多様性、文脈に依存した異常なセマンティクスの不十分な理解である。 これらの問題に対処する。 i) エンド・ツー・エンドのゼロショットビデオ異常検出フレームワークであるLAVIDAを提案する。 二 LAVIDAは、セグメント化されたオブジェクトを擬似アノマリーに変換する異常露光サンプリングを用いて、未知のアノマリーカテゴリに対するモデル適応性を高める。 さらに、意味理解能力を高めるためにMLLM(Multimodal Large Language Model)を統合する。 また、 三 逆の注意に基づくトークン圧縮手法を設計し、異常パターンの時空間的不足に対処し、計算コストを低減させる。 トレーニングプロセスは、VADデータなしで擬似異常に対してのみ実行される。 4つのベンチマークVADデータセットで評価したところ、LAVIDAはゼロショット設定下でフレームレベルとピクセルレベルの異常検出の両方でSOTA性能を達成することがわかった。 私たちのコードはhttps://github.com/VitaminCreed/LAVIDA.comで利用可能です。

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