Un nouvel outil facilite le processus de labellisation des données vidéo de manière efficace.
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La science de pointe expliquée simplement
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MA-CLIP améliore la reconnaissance d’actions avec peu d’exemples et une meilleure intégration du vidéo et du texte.
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Un système facile à utiliser pour gérer et analyser des données vidéo géospatiales.
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De nouvelles méthodes améliorent le suivi et l'identification des objets dans le contenu multimédia.
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Nouveau modèle améliore la détection d'action dans les vidéos en préservant les infos de timing.
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Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets en prédisant les positions futures en fonction du mouvement.
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De nouvelles découvertes révèlent des défis et des solutions pour prédire l'avancement d'activité en utilisant des données visuelles.
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AVQA connecte les éléments audio et visuels dans les vidéos pour répondre aux questions.
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Un nouveau cadre améliore la reconnaissance d'action dans les vidéos non montées.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la reconnaissance vidéo en utilisant des données audio et visuelles.
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Self-DETR améliore la détection d'actions dans les vidéos en optimisant les mécanismes d'attention.
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Une étude sur l'impact du contexte à long terme dans la segmentation d'action vidéo.
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Cette étude explore comment des champs réceptifs plus petits améliorent la reconnaissance des actions dans les vidéos.
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Cette étude évalue l'efficacité des ensembles de données vidéo existants pour la reconnaissance d'actions à long terme.
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La méthode MEGA améliore la précision de la segmentation vidéo en intégrant plusieurs sources de données.
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Un projet pour reconnaître les actions dans les matchs de badminton en utilisant l'analyse vidéo.
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Un aperçu de comment les modèles TAL fonctionnent avec des données et de la puissance de calcul limitées.
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Les méthodes presque en ligne améliorent le suivi d'objets dans l'analyse vidéo.
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Notre méthode améliore l'estimation de la pose des lanceurs grâce à l'analyse vidéo pour réduire l'impact du flou de mouvement.
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Nouveau dataset et méthodes améliorent la précision des réponses aux questions sur les vidéos.
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Une nouvelle approche pour détecter les mensonges dans les vidéos en utilisant l'IA.
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Avancées de la recherche dans le questionnement vidéo en utilisant des éléments textuels et visuels.
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De nouvelles méthodes améliorent la classification vidéo en utilisant des données étiquetées limitées.
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La recherche utilise des vidéos pour analyser le comportement des bonobos sans intervention humaine.
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Une nouvelle méthode améliore la détection d'explosions dans le contenu généré par les utilisateurs.
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Une nouvelle approche améliore l'identification des joueurs grâce à l'analyse des images clés.
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SoccerNet 2023 a présenté des tâches innovantes pour analyser efficacement des vidéos de foot.
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Une nouvelle méthode améliore les mesures de santé à distance grâce à l'analyse vidéo du visage.
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TransNet propose une solution efficace pour reconnaître les actions humaines dans les données vidéo.
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EgoObjects offre un énorme ensemble de données pour comprendre les objets d'un point de vue à la première personne.
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Une nouvelle méthode combine la prédiction de saillance vidéo et la détection, ce qui améliore les performances.
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Cette étude présente une méthode pour classifier des vidéos grâce à des descriptions textuelles riches.
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Une nouvelle méthode améliore la façon dont la tech détecte le comportement humain dans des groupes.
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MoDA améliore la segmentation sémantique dans les vidéos en utilisant les infos de mouvement.
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ProtoExplorer aide les experts en criminalistique à analyser efficacement les vidéos deepfake.
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