由于视频序列和异常事件都是由连续的片段组成的，因此这些片段之间存在时间依赖关系。因此，同时学习视频中相邻片段之间的局部时间依赖关系和相邻片段之间的全局时间依赖关系，有利于提高模型的检测性能。然而，以前的弱监督方法忽略了片段之间的长期和短期时间依赖关系。为了缓解上述问题，本文通过引入片段之间的时间依赖关系，提出了一种端到端局部-全局时间依赖网络，使模型更加关注片段之间的关联。提炼内容
本文提出了一种新的弱监督方法，通过引入片段之间的时间依赖关系来提高视频异常事件检测的性能。这种方法结合了局部时间依赖关系和全局时间依赖关系，以更好地捕捉片段之间的关联。通过这种方式，可以有效地缓解以前方法中忽略片段之间长期和短期时间依赖关系的问题，提高检测性能。该方法被称为端到端局部-全局时间依赖网络。
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