Weakly Supervised Video Anomaly Detection

La détection faiblement supervisée d'anomalies vidéo (WS-VAD) fait référence à l'utilisation de modèles formés principalement sur des étiquettes au niveau de la vidéo pour identifier des comportements anormaux dans les séquences vidéo sans nécessiter d'annotations explicites au niveau des images. Cette approche réduit considérablement les coûts d'annotation en utilisant des étiquettes grossières, son défi principal résidant dans la localisation précise des anomalies temporellement et la capacité à distinguer efficacement des activités anormales subtiles des événements de fond normaux avec des signaux de supervision limités. Le WS-VAD présente une valeur d'application significative dans des domaines tels que la surveillance, la sécurité et la santé.