Holmes-VAU：多模态视频异常理解新突破
华中科大等机构提出Holmes-VAU模型及HIVAU-70k数据集，解决多模态视频异常理解中的时序复杂性问题。新模型通过异常分数引导的动态稀疏采样器（ATS），显著提升长视频异常检测的准确性和推理效率。实验结果显示，Holmes-VAU在多层级标注和长视频分析中表现出色，优于通用多模态大模型。该研究为视频监控、自动驾驶等领域提供了更精细的异常理解能力。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/JlKdUykmJjvEfAXlFzG3Bw
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