Un nuevo enfoque aborda la segmentación de acciones en videos largos usando transporte óptimo.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Nuevo método mejora la precisión de la medición de la frecuencia cardíaca en videos comprimidos.
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Este estudio revela cómo los patrones de mirada personal afectan las interacciones humano-robot.
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Una inmersión profunda en los Modelos de Fundamentos de Video y su importancia en el análisis de video.
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CinePile desafía la comprensión de videos largos con 305,000 preguntas diversas.
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BIMM aprende contenido en video imitando las rutas del cerebro humano.
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JOSENet mejora la detección en tiempo real de la violencia en videos de vigilancia usando métodos avanzados.
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Un nuevo método mejora la estimación de movimiento usando mallas finitas adaptativas.
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Un estudio sobre el reconocimiento de acciones usando aprendizaje de pocos ejemplos y datos multimodales.
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Nuevos métodos mejoran la comprensión de las máquinas sobre las interacciones dinámicas en el contenido de video.
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El benchmark MLVU tiene como objetivo mejorar la comprensión de las máquinas sobre videos largos.
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Un nuevo método mejora la precisión en la detección de acciones en escenas de video que se superponen.
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Un nuevo enfoque para la segmentación de objetos en video mejora la precisión al limitar el uso de memoria.
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Un nuevo estándar busca evaluar MLLMs en la comprensión de videos sobre múltiples temas.
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Un nuevo modelo mejora la comprensión de videos al combinar codificadores de imagen y video.
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VANE-Bench mejora la detección de anomalías en videos en medio del creciente contenido de IA.
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Un nuevo conjunto de datos para mejorar la comprensión de las narrativas en cortometrajes.
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Un nuevo estándar busca la composicionalidad en la comprensión de video y los modelos de lenguaje.
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Presentando un método para clasificaciones de video rápidas basadas en el análisis de los primeros fotogramas.
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VideoVista ofrece una evaluación completa para modelos de preguntas y respuestas de video.
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Un nuevo método mejora el reconocimiento de acciones en videos usando lenguaje contextual.
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Un nuevo enfoque mejora la predicción de cuadros de video usando conocimiento del dominio.
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La investigación destaca el papel del video en mejorar el reconocimiento del habla en entornos ruidosos.
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DeepMoveSORT mejora la eficiencia del seguimiento de objetos, especialmente en situaciones de movimiento complicado.
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Un nuevo método mejora la gestión de datos de video para una mejor comprensión y eficiencia.
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Un nuevo enfoque mejora la precisión al responder preguntas basadas en videos.
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Un nuevo método mejora el seguimiento de objetos al gestionar la memoria de manera eficiente.
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FeatureSORT mejora la precisión y flexibilidad del seguimiento en entornos dinámicos.
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VideoEval establece un nuevo estándar para evaluar modelos de video de manera efectiva.
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Un nuevo método mejora la comprensión de contenido de video por parte de la IA.
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TrCAM-V ofrece una nueva forma de localizar objetos en videos usando información mínima.
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Un nuevo método mejora la segmentación de objetos en videos con datos débilmente etiquetados.
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Usando videos sin etiquetar para mejorar el reconocimiento de acciones en videos largos.
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Usando tecnología NeRF para recrear escenas de crimen a partir de grabaciones de video.
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Combinar la info de audio y visual ayuda a reconocer mejor objetos en videos.
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Este estudio propone un nuevo método de evaluación para la comprensión de video-texto.
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ActionSwitch detecta acciones en videos en streaming sin necesidad de información de clase previa.
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LookupViT mejora las tareas de reconocimiento visual a través de un procesamiento de tokens eficiente.
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Un nuevo enfoque mejora la comprensión de videos largos, abordando desafíos clave.
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