Andrew Zisserman

Apprends comment les animaux utilisent le camouflage pour survivre et ce que ça signifie pour la technologie.

Un système pour créer des transcriptions de texte à partir de mangas pour les lecteurs malvoyants.

N2F2 améliore l'interprétation des images par les machines grâce à une analyse multi-niveau et à l'intégration du langage.

Cette étude améliore la segmentation des objets en mouvement en utilisant SAM combiné avec des techniques de flux optique.

Une méthode pour aider les machines à identifier les changements visuels importants au fil du temps.

Un système qui relie les sons aux visuels, améliorant la compréhension des machines.

Le benchmark TAPVid-3D améliore le suivi de points 3D pour la robotique et les applis vidéo.

AutoAD-Zero utilise des invites visuelles pour des descriptions audio plus rapides et efficaces.

Magiv2 vise à améliorer l'accès aux mangas pour les personnes malvoyantes grâce à des transcriptions automatiques.

Une nouvelle méthode améliore le suivi d'objets dans des vidéos à la première personne en utilisant une conscience 3D.

Un aperçu des avancées en reconnaissance vocale grâce au défi VoxCeleb.

Explore la science fascinante derrière les sons des boissons versées.

Découvre comment les machines apprennent des vidéos pour comprendre le mouvement et la profondeur.