Neuste Artikel für Videoverarbeitung

Ein neues Verfahren verbessert die Videoverarbeitung mit Transformern, indem es die Rechenkosten senkt.

Eine Methode zur Verbesserung der Hintergrundsubtraktion durch automatisierte LBP-Formelentdeckung.

Eine neue Methode verbessert die Videoqualität, indem sie die Klarheit und die Bildrate erhöht.

Eine neue Methode senkt die Rechenkosten bei der Video-zu-Video-Übersetzung und hält dabei die Qualität.

Eine neue Methode verbessert Video-Aufgaben, indem sie sich auf die Unterschiede zwischen den Frames konzentriert.

Eine neue Methode verbessert VideoQA, indem sie seltene und unbekannte Antworten angeht.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit und Effizienz beim Erfassen von 3D-Formen von mehreren Leuten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Video-Lokalisierungsaufgaben mit vortrainierten Modellen.

Neue Maskierungstechnik verbessert das Video-Lernen, indem sie Bewegung für ein besseres Modelltraining nutzt.

LOCATE identifiziert Objekte in Bildern und Videos ganz ohne menschliches Eingreifen.

AccFlow nutzt rückwärts gerichtete Akkumulation, um die Schätzung von optischem Fluss über lange Strecken zu verbessern.

JointFormer verbessert VOS, indem es Merkmalsextraktion, Matching und Speicherverwaltung integriert.

Eine neue Methode reduziert die Szenenverzerrung für eine bessere Videoaktionsanerkennung.

Ein neuer Ansatz reduziert den Datenbedarf für effektive Video-Segmentierungsaufgaben.

Ein Software-Tool verbessert die Markierung der Horizontlinie in Meerbildern und -videos.

Wir stellen RRGNet vor, eine effiziente Methode zum Entfernen von Regen aus Videos mithilfe von Wissensdestillation.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis von langen Videos ohne einheitliche Clips.

Ein System, das Sprache übersetzt und dabei die Lippenbewegungen synchronisiert, um die Kommunikation zu verbessern.

ViWS-Net entfernt effektiv verschiedene Wetterbedingungen aus Videos und verbessert so die Klarheit und Qualität.

Neue Methoden verbessern die Speichereffizienz und Genauigkeit bei der Videobasierenden Objektsegmentierung.

STRPCA verbessert die Hintergrundsubtraktion für eine bessere Objekterkennung in Videos.

Lerne, wie du Videomodelle effizient mit minimalen Ressourcen trainierst.

STint bietet einen frischen Ansatz, um fehlende Video-Frames in geospatialen Kontexten zu füllen.

Ein neues Modell verbessert Videos von niedriger Qualität und verringert gleichzeitig die Verarbeitungsanforderungen.

RePGARS verbessert die Aktivitätserkennung, indem es gerenderte Posen verwendet, ohne auf präzises Tracking angewiesen zu sein.

Dieser Artikel behandelt verbesserte Techniken zum Verfolgen von durchsichtigen Objekten in Videoaufnahmen.

FMA-Net verbessert die Videoqualität, indem es Super-Resolution und Entunschärfungstechniken kombiniert.

Ein neuer Ansatz mit Diffusionsmodellen für eine bessere Darstellung von Videoszenen.

Neue Methode verbessert die Videountertitelung mit Bild-Sprachmodellen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Videoobjektsegmentierung.

Forscher entwickeln ein Rahmenwerk für besseres Verständnis von Videos und Texten.

Dieser Artikel stellt eine effiziente Methode vor, um lange Videos mit Gedächtniskonsolidierung zu verarbeiten.

DiffSal verbessert, wie Computer das Interesse von Zuschauern an Videos vorhersagen.

Ein neuer Ansatz, um Videos besser zu interpretieren und komplexe Fragen zu beantworten.

Ein neues Framework verbessert Video-Suchanfragen, indem es visuelle Elemente und detaillierte Sprachbeschreibungen kombiniert.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit von Video-Untertiteln, auch wenn Eingaben fehlen.

Ein neues Modell verbessert die Aktionskennung in ungeschnittenen Videos und verringert gleichzeitig den Speicherverbrauch.

Neue Methoden verbessern die Video-Zusammenfassung mit grossen Datensätzen und fortschrittlichen Modellen.

Eine neue Methode zum Verfolgen von Objekten in Videos ohne teure, beschriftete Daten.

Neue Methode zeigt Schwachstellen bei der Bewertung der Bild- und Videoqualität ohne Referenz.