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VideoEval establece un nuevo estándar para evaluar modelos de video de manera efectiva.

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TrCAM-V ofrece una nueva forma de localizar objetos en videos usando información mínima.

Un nuevo método mejora la segmentación de objetos en videos con datos débilmente etiquetados.

Usando videos sin etiquetar para mejorar el reconocimiento de acciones en videos largos.

Usando tecnología NeRF para recrear escenas de crimen a partir de grabaciones de video.

Combinar la info de audio y visual ayuda a reconocer mejor objetos en videos.

Este estudio propone un nuevo método de evaluación para la comprensión de video-texto.

ActionSwitch detecta acciones en videos en streaming sin necesidad de información de clase previa.

LookupViT mejora las tareas de reconocimiento visual a través de un procesamiento de tokens eficiente.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de videos largos, abordando desafíos clave.

VARS usa análisis de video para apoyar a los árbitros en todos los niveles del fútbol.

Usando tecnología para mejorar los procedimientos médicos de emergencia y apoyar a los respondedores.

Un nuevo método mejora la comprensión de videos al separar características dinámicas y estáticas.

Un conjunto de datos que ofrece información sobre las interacciones de peatones en situaciones de tráfico.

Un nuevo estándar mejora la comprensión de los modelos sobre videos largos y lenguaje.

Una mirada a cómo la segmentación de acción mejora nuestra comprensión de los comportamientos animales.

Ego-VPA hace más fácil la adaptación para el análisis de videos egocéntricos, mejorando la eficiencia y el rendimiento.

SANGRÍA mejora el análisis de videos quirúrgicos usando gráficos de escenas dinámicas y anotaciones mínimas.

Este estudio mejora la detección de acciones en video al centrarse en el contexto y la clasificación.

Un nuevo método mejora el seguimiento de puntos al vincular el lenguaje con datos visuales.

SAM-2 mejora el análisis de videos quirúrgicos, manejando desafíos como el humo y la poca luz.

Este modelo predice el movimiento de objetos y analiza el contenido de video de manera efectiva.

Un nuevo conjunto de datos y método mejoran la anclaje de video para narrativas complejas.

YOWOv3 mejora la detección de acciones en videos con eficiencia y precisión.

COM Kitchens ofrece videos de cocina sin editar para estudiar los procesos de preparación de alimentos.

MATR mejora la detección de acciones en transmisiones de video sin editar gracias a tecnología con memoria aumentada.

mPLUG-Owl3 mejora la comprensión de imágenes y videos para dar mejores respuestas.

Nuevo enfoque mejora la clasificación de acciones usando el contexto histórico en videos.

Este marco mejora la localización de acciones en videos usando representación probabilística y contexto.

Un método para resumir videos de diferentes culturas y fuentes de noticias.

Los benchmarks actuales no evalúan bien la capacidad de los modelos para conectar datos de audio y visuales.

Un nuevo método mejora el seguimiento de objetos en videos en primera persona usando conciencia 3D.

Nuevos métodos mejoran la precisión y eficiencia de la segmentación de videos para varias aplicaciones.

Nuevos métodos mejoran la detección de acciones en videos a través de técnicas de entrenamiento innovadoras.

Examinando el poder de los modelos base en tareas efectivas de seguimiento de puntos.

Un nuevo método localiza eventos en videos usando modelos grandes preentrenados sin necesidad de entrenamiento específico.

Este estudio mejora el reconocimiento de acciones al combinar mapas de profundidad con cuadros de video RGB.

ConsistencyTrack mejora el seguimiento de objetos en videos usando técnicas innovadoras para manejar el ruido.

Un nuevo enfoque mejora la detección de acciones en videos al abordar el colapso de la atención.