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Un marco para hacer que las predicciones de video sean comprensibles y confiables.

FineBio ofrece un conjunto de datos para rastrear acciones en experimentos biológicos a través de video.

M-RAAP optimiza la combinación de datos de video y texto para mejorar los resultados de búsqueda.

Un nuevo método mejora la segmentación audio-visual sin etiquetas detalladas.

Un nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de la IA para interpretar el comportamiento humano en videos.

Un conjunto de datos para evaluar las dificultades en tareas de ensamblaje usando anotaciones en video.

UniVS simplifica las tareas de segmentación de video usando prompts para mejor rendimiento y versatilidad.

TV-TREES mejora la respuesta a preguntas de video con estructuras de razonamiento claras.

Esta investigación examina el cambio de acciones intencionales a acciones no intencionales en videos.

Un nuevo sistema identifica las acciones de los estudiantes en videos de clases con alta eficiencia.

Un nuevo método mejora la detección de relaciones en videos usando modelos especializados.

Un nuevo modelo identifica momentos graciosos en videos usando datos visuales, de audio y de texto.

Un enfoque innovador para reconocer y localizar comportamientos de conducción distraída.

Un nuevo método mejora la respuesta a preguntas en videos mientras conserva el conocimiento previo.

Mamba muestra un gran potencial en el análisis de video en comparación con los transformers.

HawkEye mejora los modelos de video-texto para procesar videos más largos de manera efectiva.

Un nuevo enfoque simplifica la anclaje de video eliminando la necesidad de etiquetas de tiempo precisas.

DINO Tracker mejora el seguimiento de puntos en video, manejando bien las oclusiones.

Nuevo método mejora la identificación de eventos inusuales en grabaciones de video.

Aprende cómo la poda de parches mejora la eficiencia de los modelos de aprendizaje profundo.

Un enfoque novedoso utiliza modelos de lenguaje para un análisis eficiente de videos largos.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de acciones en videos sin editar usando pocos ejemplos.

Annolid automatiza el seguimiento de animales en videos, ayudando a los investigadores a estudiar su comportamiento.

Nuevos métodos mejoran la detección de acciones en video contra varias corrupciones.

El modelo ASTRA mejora la precisión al identificar acciones durante los partidos de fútbol.

DIBS mejora la subtitulación de eventos en video refinando los límites usando datos no etiquetados.

Un nuevo método para identificar y describir objetos en videos.

Un nuevo enfoque 3D mejora la precisión del seguimiento de movimientos en videos.

SportsHHI se centra en las interacciones humanas en videos de baloncesto y voleibol para mejorar el análisis.

Un nuevo método mejora la medición de la frecuencia cardíaca usando análisis de video y modelado facial 3D.

Un nuevo sistema mejora la captura de movimiento 3D a partir de videos en 2D.

SPAM ofrece una forma más inteligente de etiquetar datos de video de manera eficiente.

Este estudio mejora la segmentación de objetos en movimiento usando SAM combinado con técnicas de flujo óptico.

Pegasus-1 permite a los usuarios interactuar con videos usando lenguaje natural.

MovieChat simplifica la comprensión de videos largos usando técnicas efectivas de gestión de memoria.

Un nuevo método mejora cómo contamos acciones en videos usando ejemplos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión y análisis de eventos inusuales en videos.

Presentamos LVOS: un conjunto de datos para rastrear objetos en videos largos.