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RWF-2000
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LLM驱动的自动标注提升了闭路电视录像中实时暴力检测的性能
研究人员开发了一个名为短窗口滑动学习的新框架，用于利用闭路电视录像进行实时暴力检测。该方法将视频分割成短片段，并利用大型语言模型（LLM）进行自动标注，创建详细的数据集。该方法保留了每个片段内的时间连续性，能够准确识别快速的暴力行为。实验表明，在RWF-2000等基准数据集上准确率很高，并且在UCF-Crime的长视频上性能有所提高，表明其在智能监控方面的有效性。
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FuseMamba-VD 推出用于视频暴力检测的高效双分支架构
研究人员推出 FuseMamba-VD，这是一种用于高效视频暴力检测的新型双分支架构。该模型结合了状态空间模型 (SSM) 主干和门控机制，以融合空间和时间特征，从而提高在具有挑战性的监控场景中的准确性。所提出的方法还通过合并几个现有数据集来引入新的基准，展示了最先进的性能以及准确性和计算效率之间的良好平衡。