論文の概要: GridVAD: Open-Set Video Anomaly Detection via Spatial Reasoning over Stratified Frame Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25467v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 14:08:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.323986
• Title: GridVAD: Open-Set Video Anomaly Detection via Spatial Reasoning over Stratified Frame Grids
• Title（参考訳）: GridVAD: 階層化フレームグリッド上の空間推論によるオープンセットビデオ異常検出
• Authors: Mohamed Eltahir, Ahmed O. Ibrahim, Obada Siralkhatim, Tabarak Abdallah, Sondos Mohamed,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は強力なオープンセット推論器であるが、ビデオ監視における異常検出として直接使用されるのは脆弱である。 問題はVLM自身ではなく、どのように使われているかだ、と我々は主張する。 画素レベルの異常マスクを生成するトレーニングフリーパイプラインであるGridVADにおいて、この提案-代用原理をインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3624700141426058
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) are powerful open-set reasoners, yet their direct use as anomaly detectors in video surveillance is fragile: without calibrated anomaly priors, they alternate between missed detections and hallucinated false alarms. We argue the problem is not the VLM itself but how it is used. VLMs should function as anomaly proposers, generating open-set candidate descriptions that are then grounded and tracked by purpose-built spatial and temporal modules. We instantiate this propose-ground-propagate principle in GridVAD, a training-free pipeline that produces pixel-level anomaly masks without any domain-specific training. A VLM reasons over stratified grid representations of video clips to generate natural-language anomaly proposals. Self-Consistency Consolidation (SCC) filters hallucinations by retaining only proposals that recur across multiple independent samplings. Grounding DINO anchors each surviving proposal to a bounding box, and SAM2 propagates it as a dense mask through the anomaly interval. The per-clip VLM budget is fixed at M+1 calls regardless of video length, where M can be set according to the proposals needed. On UCSD Ped2, GridVAD achieves the highest Pixel-AUROC (77.59) among all compared methods, surpassing even the partially fine-tuned TAO (75.11) and outperforms other zero-shot approaches on object-level RBDC by over 5x. Ablations reveal that SCC provides a controllable precision-recall tradeoff: filtering improves all pixel level metrics at a modest cost in object-level recall. Efficiency experiments show GridVAD is 2.7x more call-efficient than uniform per-frame VLM querying while additionally producing dense segmentation masks.Code and qualitative video results are available at https://gridvad.github.io.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は強力なオープンセット推論器であるが、ビデオ監視における異常検知器として直接使用されるのは脆弱である。 問題はVLM自身ではなく、どのように使われているかだ、と我々は主張する。 VLMは異常なプロジェクタとして機能し、オープンセットの候補記述を生成して、目的的に構築された空間的および時間的モジュールによって基礎と追跡を行う。 ドメイン固有のトレーニングを伴わずに画素レベルの異常マスクを生成できるトレーニング不要パイプラインであるGridVADにおいて、この提案された地上プロパゲート原理をインスタンス化する。 VLMは、ビデオクリップの階層化されたグリッド表現を理由として、自然言語の異常な提案を生成する。 SCC(Self-Consistency Consolidation)は、複数の独立したサンプリングに再帰する提案のみを保持することで幻覚をフィルタリングする。 グラウンドディングDINOは、生き残った各提案をバウンディングボックスにアンカーし、SAM2は、異常間隔を通して密なマスクとして伝播する。 クリップごとのVLM予算はビデオ長にかかわらずM+1コールで固定され、Mは必要な提案に応じて設定できる。 UCSD Ped2では、GridVADは比較対象の最も高いPixel-AUROC (77.59) を達成し、一部微調整されたTAO (75.11) を上回り、オブジェクトレベルのRBDCの他のゼロショットアプローチを5倍以上上回っている。 フィルタリングは、オブジェクトレベルのリコールにおいて、控えめなコストですべてのピクセルレベルのメトリクスを改善する。 GridVADはフレーム毎の均一なVLMクエリよりも2.7倍高速で,さらに高密度なセグメンテーションマスクを生成する。

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