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Un nouveau jeu de données pour améliorer la compréhension des récits dans les courts-métrages.

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VideoVista propose une évaluation complète pour les modèles de question-réponse vidéo.

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DeepMoveSORT améliore l'efficacité du suivi d'objets, surtout dans des scénarios de mouvement complexes.

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FeatureSORT améliore la précision de suivi et la flexibilité dans des environnements dynamiques.

VideoEval établit une nouvelle référence pour évaluer efficacement les modèles de base vidéo.

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TrCAM-V propose une nouvelle façon de localiser des objets dans des vidéos avec un minimum d'infos.

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Utiliser la technologie NeRF pour recréer des scènes de crime à partir de vidéos.

Combiner des infos audio et visuelles aide à mieux reconnaître les objets dans les vidéos.

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ActionSwitch détecte des actions dans des vidéos en streaming sans avoir besoin d'infos de classe au préalable.

LookupViT améliore les tâches de reconnaissance visuelle grâce à un traitement efficace des tokens.

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VARS utilise l'analyse vidéo pour aider les arbitres à tous les niveaux du football.

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Un aperçu de comment la segmentation d'action améliore notre compréhension des comportements animaux.

Ego-VPA simplifie l'adaptation pour l'analyse vidéo égocentrique, améliorant l'efficacité et la performance.

SANGRIA améliore l'analyse vidéo chirurgicale en utilisant des graphes de scènes dynamiques et des annotations minimales.

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SAM-2 améliore l'analyse vidéo chirurgicale, gérant des défis comme la fumée et un éclairage faible.

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Un nouveau jeu de données et une méthode améliorent le grounding vidéo pour des récits complexes.

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