neng8科技快讯网AI人工智能前沿资讯_汽车数码相机评测_手机电脑硬件百科

ACM MM 2025 | EventVAD：7B参数免训练，视频异常检测新SOTA

现有视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）方法中，有监督方法依赖大量领域内训练数据，对未见过的异常场景泛化能力薄弱；而无需训练的方法虽借助大语言模型（LLMs）的世界知识实现检测，但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。

为此，来自北大、清华和京东（JD.com）的研究团队提出了一种全新的视频异常检测框架 ——EventVAD。该框架通过动态图架构与多模态大模型（MLLMs）的时序事件推理结合，在减少模型参数的同时，显著提升了异常检测的精度和效率。实验结果显示，EventVAD 在 UCF-Crime 和 XD-Violence 两大数据集上均超越现有 SOTA 方法，成为无需训练场景下的新标杆。