基于深度学习的视频异常检测：综述

文章预览

摘要——视频异常检测 (VAD) 旨在发现视频中偏离正常行为或事件的异常现象。作为计算机视觉领域中一个长期存在的任务，VAD 已经取得了许多显著的进展。在深度学习的时代，随着具备持续增长的能力和容量的架构的爆发，基于深度学习的各种方法不断涌现于 VAD 任务中，极大地提升了检测算法的泛化能力并拓宽了应用场景。因此，面对如此多样的方法和大量的文献，一篇全面的综述变得迫在眉睫。本文提供了一篇广泛而全面的研究综述，涵盖了五种不同类别的范畴，即半监督、弱监督、全监督、无监督以及开放集监督的 VAD 方法，并深入探讨了基于预训练大模型的最新 VAD 工作，弥补了过去仅关注于半监督 VAD 和小模型方法的综述的局限性。针对不同监督级别的 VAD 任务，我们构建了一个有条理的分类体系，深入讨论了不同类型方法的特点，并展 ………………………………