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弱监督视频异常检测
01 02
TLMA：缓解弱标签信息对视频异常检测的影响
TLMA: Mitigating the Impact of Weakly Labeled Information for Video Anomaly Detection
把正常视频中的困难片段当作锚框样本，用对比学习与多示例学习联合拉开异常片段与锚框的投影距离，可直接迁移到其他只有视频级弱标签的时序定位任务（如暴力片段定位、关键事件检测）。
面向弱监督视频异常检测的混合记忆专家联合学习通用与多样模式
Joint Learning of General and Diverse Patterns with Mixture of Memory Experts for Weakly-Supervised Video Anomaly Detection
提出混合记忆专家框架，每个专家有内部记忆做细粒度特化、共享外部记忆聚合通用知识，并用大语言模型构建异常原型引导专家路由，为视频异常检测中同时建模泛化性与多样性提供了可复用的路由与记忆机制。