Utiliser la technologie pour améliorer les procédures médicales d'urgence et soutenir les intervenants.
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La science de pointe expliquée simplement
Utiliser la technologie pour améliorer les procédures médicales d'urgence et soutenir les intervenants.
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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des vidéos en séparant les caractéristiques dynamiques et statiques.
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Un ensemble de données qui donne des aperçus sur les interactions des piétons dans des situations de circulation.
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Un nouveau repère améliore la compréhension des modèles sur les longues vidéos et le langage.
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Un aperçu de comment la segmentation d'action améliore notre compréhension des comportements animaux.
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Ego-VPA simplifie l'adaptation pour l'analyse vidéo égocentrique, améliorant l'efficacité et la performance.
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SANGRIA améliore l'analyse vidéo chirurgicale en utilisant des graphes de scènes dynamiques et des annotations minimales.
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Cette étude améliore la détection d'actions vidéo en se concentrant sur le contexte et la classification.
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Une nouvelle méthode améliore le suivi des points en liant le langage avec des données visuelles.
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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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Ce modèle prédit le mouvement des objets et analyse le contenu vidéo de manière efficace.
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Un nouveau jeu de données et une méthode améliorent le grounding vidéo pour des récits complexes.
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YOWOv3 améliore la détection d'action dans les vidéos avec efficacité et précision.
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COM Kitchens propose des vidéos de cuisine non montées pour étudier les processus de préparation des aliments.
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MATR améliore la détection d'actions dans des vidéos non montées grâce à une technologie augmentée par la mémoire.
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mPLUG-Owl3 améliore la compréhension des images et des vidéos pour des réponses plus efficaces.
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Une nouvelle méthode améliore la classification des actions en utilisant le contexte historique dans les vidéos.
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Ce cadre améliore la localisation d'actions dans les vidéos en utilisant une représentation probabiliste et le contexte.
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Une méthode pour résumer des vidéos de différentes cultures et sources d'info.
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Les benchmarks actuels sous-estiment la capacité des modèles à relier les données audio et visuelles.
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Une nouvelle méthode améliore le suivi d'objets dans des vidéos à la première personne en utilisant une conscience 3D.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité de la segmentation vidéo pour diverses applications.
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De nouvelles méthodes améliorent la détection d'action dans les vidéos grâce à des techniques de formation innovantes.
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Examiner le pouvoir des modèles de fond dans les tâches de suivi de point efficaces.
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Une nouvelle méthode localise des événements vidéo en utilisant de grands modèles pré-entraînés sans formation spécifique.
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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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ConsistencyTrack améliore le suivi des objets dans les vidéos en utilisant des techniques innovantes de gestion du bruit.
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Une nouvelle approche améliore la détection d'actions dans les vidéos en s'attaquant à l'effondrement de l'attention.
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Des techniques innovantes améliorent la détection des vidéos deepfake avec l'évolution de la technologie.
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FinePseudo améliore la reconnaissance d'actions fine avec moins d'exemples étiquetés.
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ViDiDi améliore l'apprentissage vidéo en utilisant efficacement des données non étiquetées.
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Une nouvelle méthode améliore le suivi des objets dans les vidéos avec juste une caméra.
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Une nouvelle méthode améliore les prédictions des mouvements de main dans les vidéos pour les robots et la réalité virtuelle.
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Ce cadre utilise des images statiques pour créer un entraînement de modèle vidéo efficace.
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Une nouvelle méthode améliore la précision du suivi des mouvements humains à partir de vidéos.
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Les défis de SoccerNet 2024 poussent à innover dans la compréhension vidéo du foot.
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Une nouvelle approche pour comprendre les relations variables dans des environnements changeants.
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La recherche se concentre sur l'amélioration de la capacité de l'IA à reconnaître des actions dans les vidéos.
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Un nouveau cadre améliore la détection des relations entre objets dans les vidéos, rendant ça plus précis et adaptable.
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Une nouvelle méthode améliore la réponse aux questions vidéo grâce à la reconnaissance de texte dans les scènes.
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