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Ein neues Tool macht es einfacher, Videodaten effektiv zu kennzeichnen.

MA-CLIP verbessert die Aktionserkennung mit wenigen Beispielen und einer besseren Integration von Video und Text.

Ein benutzerfreundliches System zum Verwalten und Analysieren von geospatialen Videodaten.

Neue Methoden verbessern das Verfolgen und Identifizieren von Objekten in Multimedia-Inhalten.

Neues Modell verbessert die Aktionsdetektion in Videos, indem es die Zeitinformationen beibehält.

Eine neue Methode verbessert die Objekterkennung, indem sie zukünftige Positionen basierend auf Bewegung vorhersagt.

Neue Erkenntnisse zeigen Herausforderungen und Lösungen beim Vorhersagen des Fortschritts von Aktivitäten mit visuellen Daten.

AVQA verbindet Audio- und visuelle Elemente in Videos, um Fragen zu beantworten.

Ein neues Framework verbessert die Aktions erkennung in ungeschnittenen Videos.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Videoerkennung durch die Nutzung von Audio- und Visualdaten.

Self-DETR verbessert die Video-Aktionsdetektion, indem es die Aufmerksamkeitsmechanismen optimiert.

Eine Studie über den Einfluss von langfristigem Kontext bei der Video-Aktionssegmentierung.

Diese Studie untersucht, wie kleinere rezeptive Felder die Aktionserkennung in Videos verbessern.

Diese Studie bewertet bestehende Video-Datensätze hinsichtlich ihrer Effektivität für die langfristige Aktionsanerkennung.

Die MEGA-Methode verbessert die Video-Segmentierungsgenauigkeit, indem sie mehrere Datenquellen integriert.

Ein Projekt zur Erkennung von Aktionen in Badmintonspielen mithilfe von Videoanalyse.

Ein Blick darauf, wie TAL-Modelle mit begrenzten Daten und Rechenleistung umgehen.

Nahezu-online Methoden verbessern das Objekttracking in der Videoanalyse.

Unser Methode verbessert die Schätzung der Pitcher-Pose durch Videoanalyse, um den Einfluss von Bewegungsunschärfe zu reduzieren.

Neue Datensätze und Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Video-Frage-Antwortung.

Ein neuer Ansatz zur Erkennung von Lügen in Videos mit KI.

Forschungsfortschritte im Video-Frage-Antworten mit Text- und visuellen Elementen.

Neue Methoden verbessern die Video-Klassifizierung mit begrenzten beschrifteten Daten.

Forschung nutzt Videomaterial zur Analyse des Verhaltens von Bonobos ohne menschliches Eingreifen.

Eine neue Methode verbessert die Explosionserkennung in von Nutzern generierten Inhalten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Spieleridentifikation durch Keyframe-Analyse.

SoccerNet 2023 hat coole Aufgaben gezeigt, um Fussballvideos effektiv zu analysieren.

Neue Methode verbessert die Fernmessung von Gesundheitsdaten mithilfe von Videoanalysen des Gesichts.

TransNet bietet eine effiziente Lösung zur Erkennung menschlicher Aktionen in Videodaten.

EgoObjects bietet einen umfangreichen Datensatz, um Objekte aus der Ich-Perspektive zu verstehen.

Eine neue Methode kombiniert Video-Auffälligkeitsvorhersage und -erkennung und verbessert so die Leistung.

Diese Studie zeigt eine Methode, um Videos durch ausführliche Textbeschreibungen zu klassifizieren.

Eine neue Methode verbessert, wie Technik menschliches Verhalten in Gruppensituationen erkennt.

MoDA verbessert die semantische Segmentierung in Videos mithilfe von Bewegungsinformationen.

ProtoExplorer hilft Forensik-Experten dabei, Deepfake-Videos effektiv zu analysieren.

Dieser Artikel erklärt, wie man neuronale Netzwerke zur Szenenerkennung in Filmen und Shows verwendet.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Verkehrsauffälligkeiten in Fahrvideos zur Sicherheit.

Neues Modell verbessert das Tracking und die Erkennung von Text in Videoinhalten.

Eine neue Methode, um komplexe zeitabhängige Daten effizient zu verwalten.

Neue Methoden helfen Robotern, Fähigkeiten effektiv zu lernen, indem sie Expertenvideos anschauen.