Скачать или смотреть ICVGIP 2025 Paper ID 40 - VAD-FedHSM: Video Anomaly Detection in Federated Learning Framework

ICVGIP 2025 Paper ID 40 - VAD-FedHSM: Video Anomaly Detection in Federated Learning Framework

Скачать ICVGIP 2025 Paper ID 40 - VAD-FedHSM: Video Anomaly Detection in Federated Learning Framework бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно ICVGIP 2025 Paper ID 40 - VAD-FedHSM: Video Anomaly Detection in Federated Learning Framework или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку ICVGIP 2025 Paper ID 40 - VAD-FedHSM: Video Anomaly Detection in Federated Learning Framework бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео ICVGIP 2025 Paper ID 40 - VAD-FedHSM: Video Anomaly Detection in Federated Learning Framework

VAD-FedHSM: Video Anomaly Detection in Federated Learning Framework with Local Hard Sample Mining

This video presents VAD-FedHSM, a federated hard sample mining framework for weakly-supervised video anomaly detection. The method focuses on learning from hard-to-classify samples at distributed clients while preserving data privacy through federated learning. Experiments on the UCF-Crime dataset demonstrate improved robustness and ROC-AUC performance under realistic non-i.i.d settings.

Authors:
Dillip Sathiyamoorthy, Prithwijit Guha

Комментарии

Информация по комментариям в разработке