Técnicas innovadoras mejoran la detección de videos deepfake en medio de la tecnología en evolución.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Técnicas innovadoras mejoran la detección de videos deepfake en medio de la tecnología en evolución.
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FinePseudo mejora el reconocimiento de acciones de forma detallada usando menos ejemplos etiquetados.
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ViDiDi mejora el aprendizaje en video mediante el uso eficiente de datos no etiquetados.
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Un nuevo método mejora el seguimiento de objetos en videos con solo una cámara.
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Un nuevo método mejora las predicciones de los movimientos de las manos en videos para robots y realidad virtual.
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Este marco utiliza imágenes estáticas para crear un entrenamiento efectivo de modelos de video.
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Un nuevo método mejora la precisión en el seguimiento del movimiento humano a partir de video.
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SoccerNet 2024 pone a prueba la innovación en la comprensión de videos de fútbol.
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Un enfoque novedoso para entender las relaciones entre variables en entornos cambiantes.
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La investigación se centra en mejorar la capacidad de la IA para reconocer acciones en videos.
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Un nuevo marco mejora la detección de relaciones entre objetos en videos, aumentando la precisión y la adaptabilidad.
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Un nuevo enfoque mejora la respuesta a preguntas de video a través del reconocimiento de texto en escenas.
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Walker ofrece un seguimiento de objetos eficiente con una mínima etiquetado de datos.
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El marco Temporal2Seq simplifica múltiples tareas de comprensión de video en un solo modelo.
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VideoLISA usa el lenguaje para segmentar y rastrear objetos en videos de manera efectiva.
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Un referente que evalúa la capacidad de los LMMs para analizar la calidad de video.
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Nuevo marco mejora la comprensión de videos en condiciones de poca luz usando cámaras de eventos.
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Un nuevo sistema identifica errores en tiempo real durante las tareas a través del análisis de video.
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Un nuevo método acelera el reconocimiento de acciones en video con menos datos.
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UniHOI avanza en el estudio de la interacción humano-objeto en videos.
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Un nuevo sistema mejora la detección de acciones en videos usando Modelos de Lenguaje Grande Multimodal.
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Usando aprendizaje automático para evaluar los movimientos del bebé y obtener información temprana sobre su desarrollo.
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Aprende cómo los resúmenes en video mejoran la supervisión humana de los robots.
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Un sistema que detecta acciones de conducción distraída usando análisis de video avanzado.
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Un nuevo marco aborda el sesgo de acción en la comprensión de videos.
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Un nuevo conjunto de datos que mejora la comprensión de videos y el razonamiento de IA.
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LongVALE ofrece un nuevo estándar para entender videos largos a través de datos audiovisuales.
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SyncVIS mejora el seguimiento y la segmentación de objetos en videos para varias aplicaciones.
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Nuevo método encuentra objetos en videos largos sin necesidad de mucho entrenamiento.
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La tecnología de punta identifica los momentos clave en un contenido de video interminable.
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Análisis de video en tiempo real para el reconocimiento rápido de actividades en varios campos.
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TCDSG mejora el análisis de video al rastrear las relaciones de objetos a lo largo del tiempo.
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VideoICL mejora cómo las computadoras comprenden el contenido de video a través del aprendizaje basado en ejemplos.
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Un nuevo modelo combina la segmentación de acciones y la anticipación para interacciones más inteligentes.
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Los investigadores desarrollan estándares para modelos de visión-lenguaje que razonan sobre eventos inesperados en videos.
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Aprende cómo las técnicas conscientes del movimiento mejoran la generación de gráficos de escena en videos.
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Usando aprendizaje automático para mejorar el análisis de peleas de judo y la entrenación.
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El marco Manta mejora el reconocimiento de acciones usando secuencias de video largas y modelado de características locales.
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Video Curious Agent facilita encontrar los momentos clave en videos largos.
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Aprende cómo nuevos métodos mejoran la precisión temporal en el análisis de videos.
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