检测视频中的异常事件通常被帧为单级分类任务，其中培训视频仅包含正常事件，而测试视频包含正常和异常事件。在这种情况下，异常检测是一个开放式问题。然而，一些研究吸收异常检测行动识别。这是一个封闭式场景，无法测试检测到新的异常类型时系统的能力。为此，我们提出UbnorMal，这是一个由多个虚拟场景组成的新的监督开放式基准，用于视频异常检测。与现有数据集不同，我们首次引入在训练时间的像素级别注释的异常事件，从而实现了用于异常事件检测的完全监督的学习方法。为了保留典型的开放式配方，我们确保在我们的培训和测试集合中包括Disjoint集的异常类型。据我们所知，Ubnormal是第一个视频异常检测基准，以允许一流的开放模型和监督闭合模型之间的公平头部比较，如我们的实验所示。此外，我们提供了实证证据，表明Ubnormal可以提高两个突出数据集，大道和上海学习的最先进的异常检测框架的性能。
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