Neuste Artikel für Videoanalyse

Neue Methode verbessert die Punktverfolgung, indem sie Sprache mit visuellen Daten verknüpft.

SAM-2 verbessert die Analyse von chirurgischen Videos und meistert Herausforderungen wie Rauch und schwaches Licht.

Dieses Modell sagt die Bewegung von Objekten voraus und analysiert Videoinhalte effektiv.

Ein neuartiger Datensatz und eine Methode verbessern das Video-Grundieren für komplexe Geschichten.

YOWOv3 verbessert die Aktionskennung in Videos mit Effizienz und Genauigkeit.

COM Kitchens bietet ungeschnittene Kochvideos, um die Lebensmittelzubereitungsprozesse zu studieren.

MATR verbessert die Aktions­erkennung in unge­schnitt­enen Video­strömen durch speicher­ergänzte Technologie.

mPLUG-Owl3 verbessert das Verständnis von Bildern und Videos für bessere Antworten.

Neuer Ansatz verbessert die Aktionsklassifizierung mit historischem Kontext in Videos.

Dieses Framework verbessert die Aktionslokalisierung in Videos durch probabilistische Darstellung und Kontext.

Eine Methode zum Zusammenfassen von Videos aus verschiedenen Kulturen und Nachrichtenquellen.

Aktuelle Benchmarks schätzen die Fähigkeit von Modellen, Audio- und Videodaten zu verbinden, falsch ein.

Eine neue Methode verbessert die Objekterkennung in Videos aus der Ich-Perspektive mit 3D-Bewusstsein.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit und Effizienz der Video-Segmentierung für verschiedene Anwendungen.

Neue Methoden verbessern die Aktionserkennung in Videos durch innovative Trainingsansätze.

Untersuchung der Stärke von Fundamentmodellen bei effektiven Punktverfolgungsaufgaben.

Eine neue Methode lokalisiert Videoereignisse mit grossen vortrainierten Modellen, ohne spezielles Training.

Diese Studie verbessert die Aktions­erkennung, indem Tiefenkarten mit RGB-Video­rahmen kombiniert werden.

ConsistencyTrack verbessert das Objekt-Tracking in Videos durch innovative Techniken zur Rauschbewältigung.

Ein neuer Ansatz verbessert die Aktionsdetektion in Videos, indem er das Aufmerksamkeitsversagen angeht.

Innovative Techniken verbessern die Erkennung von Deepfake-Videos inmitten sich entwickelnder Technologie.

FinePseudo verbessert die feinkörnige Aktionserkennung mit weniger markierten Beispielen.

ViDiDi verbessert das Video-Lernen durch effiziente Nutzung von unbeschrifteten Daten.

Eine neue Methode verbessert das Objekttracking in Videos mit nur einer Kamera.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen von Handbewegungen in Videos für Roboter und virtuelle Realität.

Dieses Framework nutzt statische Bilder, um effektives Video-Modelltraining zu erstellen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Verfolgung von menschlicher Bewegung aus Videos.

SoccerNet 2024 fördert Innovationen im Videoverständnis für Fussball.

Ein neuer Ansatz, um variable Beziehungen in sich wandelnden Umgebungen zu verstehen.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Fähigkeit von KI zu verbessern, Aktionen in Videos zu erkennen.

Ein neues Framework verbessert die Erkennung von Objektbeziehungen in Videos und steigert die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit.

Ein neuer Ansatz verbessert die Video-Fragenbeantwortung durch Szenen-Text-Erkennung.

Walker bietet effizientes Objekt-Tracking mit minimaler Datenbeschriftung.

Das Temporal2Seq Framework bündelt mehrere Aufgaben zur Videoverstehtnis in einem Modell.

VideoLISA nutzt Sprache, um Objekte in Videos effektiv zu segmentieren und zu verfolgen.

Ein Benchmark zur Bewertung der Fähigkeit von LMMs, die Videoqualität zu analysieren.

Neues Framework verbessert das Verständnis von Videos bei schwachem Licht mit Eventkameras.

Ein neues System erkennt Fehler in Echtzeit während Aufgaben durch Videoanalysen.

Eine neue Methode beschleunigt die Video-Aktionskennung mit weniger Daten.

UniHOI fördert das Studium der Interaktion zwischen Menschen und Objekten in Videos.