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检索条件"主题词=Multi-modal Large-language Model"

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排序：

SUVAD: Semantic Understanding Based Video Anomaly Detection Using MLLM

SUVAD: Semantic Understanding Based Video Anomaly Detection ...

引用

2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2025

作者： Gao, Shibo Yang, Peipei Huang, Linlin Beijing Jiaotong University China State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems Institute of Automation Chinese Academy of Sciences China School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of Sciences China

ISBN: (纸本)9798350368741

Video anomaly detection (VAD) aims at detecting anomalous events in videos. Most existing VAD methods distinguish anomalies by learning visual features of the video, which usually face several challenges in real-world applications. First, these methods are mostly scene-dependent, whose performances degrade obviously once the scene changes. Second, these methods are incapable of giving explanations to the detected anomalies. Third, these methods cannot adjust definitions of normal or abnormal events during test time without retraining the model. One important reason for the drawbacks is that these visual-based methods mainly detect anomalies by fitting visual patterns rather than semantically understanding the events in videos. In this paper, we propose a training-free method named Semantic Understanding based Video Anomaly Detection (SUVAD) using multi-modal large language model (MLLM). By exploiting MLLMs to generate detailed texture descriptions for videos, SUVAD achieves semantic video understanding, and then detects anomalies directly by large language models. We also designed several techniques to mitigate the hallucination problem of MLLMs. Compared to the methods based on visual features, SUVAD obtains obviously better scene generalization, anomaly interpretability, and the ability of flexible adjustment of anomaly definitions. We evaluate our method on five mainstream datasets. The results show that SUVAD achieves the best performance among all the training-free methods. © 2025 IEEE.

关键词： multi-modal large-language model Training-free Video Anomaly Detection

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