論文の概要: SEEK-VAU: Towards Evidence-Faithful Video Anomaly Understanding via Agentic Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.04554v1
• Date: Tue, 03 Nov 2026 09:19:58 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-11-04 17:36:16.812793
• Title: SEEK-VAU: Towards Evidence-Faithful Video Anomaly Understanding via Agentic Search
• Title（参考訳）: SEEK-VAU:エージェントサーチによるエビデンス・ファイス・ビデオ異常理解を目指して
• Abstract要約: ビデオ異常理解(VAU)システムは、事前に定義されたルールの下でフィードフォワードで収集された証拠から、いまだに異常判断を推測する。 本稿では,SEEK-VAUを導入し,VAUをエージェントによる検索と検証のインタラクションプロトコルとして再編成する。 また,実証に忠実な反実的検証(EFCV)を導入し,反実的検証において必要となる支持的かつコンパクトな選択された証拠に報いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.423073632189386
• License:
• Abstract: Most video anomaly understanding (VAU) systems still infer anomaly judgments from evidence collected in a feed-forward way under predefined rules, typically sampled frames, or events clustered from such frames. This protocol fails when the collected evidence is incomplete under imperfect predefined rules, because once reasoning begins the model can no longer search for the missing evidence. We address this limitation with SEEK-VAU, which reframes VAU as an agentic search-and-verify interaction protocol under a bounded search budget: instead of passively reasoning over pre-collected evidence, the policy actively gathers evidence across the three stages of an anomaly event chain (precursor, trigger, and aftermath) and verifies its sufficiency before finalization, turning event-chain completeness into an explicit design rather than an outcome of predefined rules. A bounded budget caps the cost of this search, but does not by itself teach the policy where to look or when to stop. To make this behavior learnable, we introduce evidence-faithful counterfactual verification (EFCV), which rewards selected evidence that remains supportive, compact, and necessary under counterfactual verification. We further introduce SEEK-Bench, featuring video-level episodes with temporal interval annotations, semantic QA and event-chain stage labels. Together, SEEK-VAU and SEEK-Bench establish a strong foundation for evidence-faithful and actively verifiable VAU.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常理解(VAU)システムの多くは、事前に定義されたルール、典型的にはサンプリングされたフレーム、またはそのようなフレームから収集されたイベントに基づいて、フィードフォワードで収集された証拠から、いまだに異常な判断を推測している。 このプロトコルは、収集された証拠が不完全な事前定義された規則の下で不完全であるときに失敗する。 この制限に対処するため、SEEK-VAUは、VAUを限定された検索予算の下でエージェント検索と検証のインタラクションプロトコルとして再編成する: 事前に決定された証拠を受動的に推論する代わりに、このポリシーは、異常なイベントチェーン(プリキュラ、トリガ、アフターマス)の3段階にわたる証拠を積極的に収集し、最終化前のその十分性を検証し、イベントチェーンの完全性を事前定義されたルールの結果ではなく明示的な設計に転換する。 制限付き予算は、この検索のコストを上限としているが、それ自身は、どの場所を見るか、いつ止まるかをポリシーに教えていない。 この動作を学習可能にするために,実証に忠実な反実的検証(EFCV)を導入し,反実的検証において必要となる支援的かつコンパクトな選択された証拠を報奨する。 さらに、時間間隔アノテーション、意味的QA、イベントチェーンステージラベルを備えたビデオレベルのエピソードを特徴とするSEEK-Benchを紹介する。 SEEK-VAUとSEEK-Benchは共に、証拠に忠実で活発に検証可能なVAUの強力な基盤を確立する。

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