Neuste Artikel für Videoanalyse

VideoEval setzt einen neuen Massstab für die effektive Bewertung von Videogrundmodellen.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von KI für Video-Inhalte.

TrCAM-V bietet eine neue Möglichkeit, Objekte in Videos mit minimalen Informationen zu finden.

Eine neue Methode verbessert die Objekterkennung in Videos mit schwach beschrifteten Daten.

Unlabeled Videos nutzen, um die Aktionserkennung in langen Videos zu verbessern.

NeRF-Technologie nutzen, um Tatorte aus Videomaterial nachzustellen.

Die Kombination aus Audio- und visuellen Informationen verbessert die Objekterkennung in Videos.

Diese Studie schlägt eine neue Bewertungsmethode für das Verständnis von Video und Text vor.

ActionSwitch erkennt Aktionen in Streaming-Videos, ohne vorherige Klasseninformationen zu brauchen.

LookupViT verbessert visuelle Erkennungsaufgaben durch effiziente Token-Verarbeitung.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis von langen Videos und geht wichtige Herausforderungen an.

VARS nutzt Videoanalyse, um Schiedsrichter in allen Fussball-Ligen zu unterstützen.

Technologie nutzen, um medizinische Notfallverfahren zu verbessern und Einsatzkräfte zu unterstützen.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von Videos, indem sie dynamische und statische Eigenschaften trennt.

Ein Datensatz, der Einblicke in Fussgängerinteraktionen im Strassenverkehr gibt.

Ein neuer Massstab verbessert das Verständnis von Modellen für lange Videos und Sprache.

Ein Blick darauf, wie Aktionssegmentierung unser Verständnis von Tierverhalten verbessert.

Ego-VPA macht die Anpassung für egocentrische Videoanalysen einfacher und verbessert die Effizienz und Leistung.

SANGRIA verbessert die Analyse von chirurgischen Videos mit dynamischen Szenengraphen und minimalen Anmerkungen.

Diese Studie verbessert die Videoaktionsdetektion, indem sie sich auf Kontext und Klassifizierung konzentriert.

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.