Evaluation Metrics: In this study, following existing anomaly detection studies [1]}, [2]}, we utilize a frame-level Area Under ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve (AUC) for quantitative performance evaluation. A higher AUC value indicates better performance. To evaluate anomalous categories performance of our model, we use the accuracy as the metric.

Метрики оценки: В данном исследовании мы используем метрику площади под ROC-кривой (Receiver Operating Characteristic) на уровне кадров (frame-level AUC) для количественной оценки производительности, следуя существующим исследованиям обнаружения аномалий [1], [2]. Более высокое значение AUC указывает на лучшую производительность. Для оценки производительности модели на аномальных категориях мы используем метрику точности.