School Violence Detection Models

School Violence Detection - 3D CNN Model Zoo

Bộ mô hình 3D CNN được fine-tune để phát hiện hành vi bạo lực trong video, phục vụ đồ án tốt nghiệp "Hệ thống phát hiện bạo lực học đường" tại UIT.

Tất cả mô hình được train trên tập dữ liệu RWF-2000 (Real World Fighting) — 2000 video bạo lực/không bạo lực ngoài đời thực.

Repo gồm 2 nhóm checkpoint:

1. Final (optimized) — 2 model sau khi chạy quy trình ablation (Step 1 + Step 2). Đây là 2 model nên dùng cho deploy/demo.
2. Baselines — 4 model gốc dùng để so sánh kiến trúc trong phần thực nghiệm của luận văn.

⭐ Final Models (after ablation)

Model	Backbone	Frames	Threshold	F1	GPU Latency	Strategy
final_best (R(2+1)D-18 optimized)	r2plus1d_18	32	0.5	0.93	~21 ms	Step 2 ablation, no retrain
final_x3d_realtime (X3D-M realtime)	x3d_m	16	0.4	0.93	~3.77 ms	Full retrain @16 frames

Cả hai đều đạt F1 = 0.93 trên RWF-2000 val (400 mẫu), nhưng final_x3d_realtime nhanh hơn ~5.6× trên GPU và phù hợp deploy realtime.

⚠️ Lưu ý quan trọng khi inference:

• final_x3d_realtime dùng 16 frames (không phải 32) và threshold = 0.4 (không phải 0.5).
• final_best (R(2+1)D-18) dùng 32 frames, threshold 0.5 như mặc định.

Baseline Models (for comparison)

Model	Backbone	Accuracy	Params	Size	Note
X3D-M	x3d_m	~92.0%	3.0M	~35 MB	Baseline trước ablation
I3D-R50	i3d_r50	~90.75%	27.2M	~312 MB	Baseline
SlowFast-R50	slowfast_r50	~92.5%	33.6M	~386 MB	Baseline
R(2+1)D-18	r2plus1d_18	~93.0%	31.3M	~358 MB	Baseline cho final_best

Số liệu accuracy là kết quả trên tập validation của RWF-2000 (split 80/10/10).

Repository Layout

school-violence-detection-models/
├── README.md                       # Model card này
├── .gitattributes                  # Git LFS config cho file .pt
├── config.yaml                     # Config dùng để train/infer
├── final/                          # ⭐ 2 model optimized sau ablation
│   ├── final_best.pt              # R(2+1)D-18, 32 frames, thr=0.5
│   ├── final_x3d_realtime.pt      # X3D-M,   16 frames, thr=0.4
│   └── MODEL_CARD.md
├── x3d_m/                          # Baseline
│   ├── x3d_m_best.pt
│   ├── x3d_summary.json
│   ├── x3d_confusion_matrix.png
│   ├── x3d_training_history.png
│   └── MODEL_CARD.md
├── i3d_r50/
│   ├── i3d_r50_best.pt
│   ├── i3d_summary.json
│   ├── i3d_confusion_matrix.png
│   ├── i3d_training_history.png
│   └── MODEL_CARD.md
├── slowfast_r50/
│   ├── slowfast_best.pt
│   ├── slowfast_summary.json
│   ├── slowfast_confusion_matrix.png
│   ├── slowfast_training_history.png
│   └── MODEL_CARD.md
└── r2plus1d_18/
    ├── r2plus1d_best.pt
    ├── r2plus1d_confusion_matrix.png
    ├── r2plus1d_training_history.png
    └── MODEL_CARD.md

Quick Start

Install dependencies

pip install torch torchvision pytorchvideo opencv-python-headless pyyaml

Download a checkpoint

from huggingface_hub import hf_hub_download

# Recommended: final optimized models
ckpt_path = hf_hub_download(
    repo_id="visionlab-ai/school-violence-detection-models",
    filename="final/final_x3d_realtime.pt",   # or "final/final_best.pt"
)

# Or one of the baselines
ckpt_path = hf_hub_download(
    repo_id="visionlab-ai/school-violence-detection-models",
    filename="x3d_m/x3d_m_best.pt",
)

Run inference

import torch
import torch.nn.functional as F
from pytorchvideo.models.hub import x3d_m

# Build architecture (must match training config)
model = x3d_m(pretrained=False)
model.blocks[5].proj = torch.nn.Linear(2048, 2)  # 2 classes: non-violent / violent

# Load checkpoint
checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location="cpu")
state_dict = checkpoint.get("model", checkpoint.get("model_state_dict", checkpoint))
model.load_state_dict(state_dict)
model.eval()

# Input: (B, C=3, T=32, H=224, W=224), normalized to mean=0.45, std=0.225
# video_tensor = preprocess_video("video.mp4")
# with torch.no_grad():
#     logits = model(video_tensor)
#     probs = F.softmax(logits, dim=1)
#     # probs[0][0] = non-violent, probs[0][1] = violent

⚠️ Bốn mô hình có wrapper class riêng (xem model/ trong repo source). Để load đúng kiến trúc, khuyến nghị dùng model_registry.py từ repo source code, hoặc xem chi tiết trong từng MODEL_CARD.md.

Training Details

• Dataset: RWF-2000 (Real World Fighting), 2000 video, 5s/video, 30fps
• Split: 80% train / 10% val / 10% test
• Input: 32 frames per clip, 224x224, RGB normalized (mean=0.45, std=0.225)
• Optimizer: Adam, lr=1e-3, weight_decay=1e-4
• Scheduler: StepLR (step=10, gamma=0.1)
• Epochs: 30 (early stopping patience=10)
• Batch size: 8 (Colab T4) / 12-16 (RTX 3060)
• Mixed precision: FP16 enabled
• Transfer learning: Backbone pretrained trên Kinetics-400, freeze 5 epoch đầu

Intended Use

• Nghiên cứu học thuật, đồ án tốt nghiệp về phát hiện hành vi bạo lực.
• Tích hợp vào hệ thống giám sát trường học (proof-of-concept).
• So sánh kiến trúc 3D CNN cho bài toán video classification.

Out-of-scope

• Sử dụng trong giám sát công cộng / cá nhân khi chưa có sự đồng thuận.
• Quyết định trừng phạt / pháp lý dựa thuần túy vào output mô hình.
• Triển khai sản xuất mà không có vòng review của con người.

Limitations & Biases

• Dataset RWF-2000 chủ yếu thu thập từ YouTube, có thể không phản ánh đúng phân phối camera giám sát trường học (góc nhìn cao, chất lượng thấp, ánh sáng đêm).
• Mô hình không phân biệt được các loại bạo lực (đánh nhau, xô đẩy, va chạm thể thao).
• Có khả năng false positive với hoạt động thể thao mạnh (võ thuật, bóng đá tranh chấp).

Citation

@misc{school_violence_detection_2026,
  title  = {School Violence Detection: A Comparative Study of 3D CNN Architectures},
  author = {Nguyen, Nauthui7},
  year   = {2026},
  school = {University of Information Technology (UIT), VNU-HCM},
  note   = {Graduation thesis}
}

License

MIT License - tự do sử dụng cho mục đích nghiên cứu và phi thương mại.

Contact

• Author: visionlab-ai
• Demo Space: visionlab-ai/school-violence-detection-app
• Source code: GitHub repository (ask author for link)