Weakly Supervised Video Anomaly Detection

弱监督视频异常检测（WS-VAD）是指利用主要基于视频级别标签训练的模型来识别视频序列中的异常行为，无需明确的帧级标注。该方法通过利用粗略标签显著降低标注成本，其核心挑战在于准确地定位时间上的异常，并有效区分细微的异常活动与正常的背景事件，仅依赖有限的监督信号。WS-VAD在监控、安全和医疗等领域具有重要的应用价值。