Examen de l'essor de la reconnaissance d'actions à quelques exemples dans l'analyse vidéo.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des vidéos en séparant les caractéristiques dynamiques et statiques.
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Un nouveau cadre améliore la reconnaissance d'actions dans les vidéos en utilisant plusieurs modèles de vision-langage.
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MARINE identifie efficacement les attaques de prédateurs dans les vidéos d'animaux grâce à des techniques avancées de vision par ordinateur.
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Une nouvelle approche combine le mouvement et l'apparence pour une reconnaissance d'action efficace avec peu de données.
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Ego-VPA simplifie l'adaptation pour l'analyse vidéo égocentrique, améliorant l'efficacité et la performance.
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Cette étude améliore l'estimation de la pose de la main en 3D à partir d'images RGB.
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Cette étude améliore la reconnaissance d'action en fusionnant des cartes de profondeur avec des images vidéo RGB.
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Les systèmes HAR améliorent la sécurité en détectant des comportements étranges en temps réel.
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ViDiDi améliore l'apprentissage vidéo en utilisant efficacement des données non étiquetées.
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Une méthode pour améliorer la reconnaissance d'actions avec moins de vidéos étiquetées et plus de données non étiquetées.
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SOAR améliore la précision de reconnaissance d'actions dans l'analyse de vidéos de drones.
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Une nouvelle méthode accélère la reconnaissance d'action dans les vidéos avec moins de données.
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MSTA améliore l'efficacité d'apprentissage des robots pour reconnaître des actions dans des vidéos en utilisant des images et du texte.
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Un système qui détecte les actions de conduite distraite en utilisant une analyse vidéo avancée.
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