Weakly Supervised Video Anomaly Detection

弱教師付きビデオ異常検出（WS-VAD）は、主にビデオレベルのラベルを使用して、フレームレベルの明示的なアノテーションなしでビデオシーケンス内の異常な行動を識別するモデルのことを指します。この手法は、粗いラベルを活用することでアノテーションコストを大幅に削減できますが、その核心的な課題は、限られた監督信号を使用して時間的に正確に異常を局在化し、微妙な異常活動と通常の背景イベントを効果的に区別することです。WS-VADは、監視、セキュリティ、医療などの分野で重要な応用価値を持っています。