Derniers articles pour Traitement vidéo

Une nouvelle méthode améliore le traitement vidéo avec les Transformers en réduisant les coûts de calcul.

Une méthode pour améliorer la soustraction de fond grâce à la découverte automatisée de formules LBP.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des vidéos en rendant l'image plus claire et en augmentant le nombre d'images par seconde.

Une nouvelle méthode réduit les coûts de calcul dans la traduction vidéo-à-vidéo tout en gardant la qualité.

Une nouvelle méthode améliore les tâches vidéo en se concentrant sur les différences entre les frames.

Une nouvelle méthode améliore VideoQA en s'attaquant aux réponses rares et jamais vues.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité pour capturer les formes 3D de plusieurs personnes.

Une nouvelle approche améliore les tâches de localisation vidéo en utilisant des modèles préentraînés.

Une nouvelle technique de masquage améliore l'apprentissage vidéo en utilisant le mouvement pour un meilleur entraînement des modèles.

LOCATE identifie des objets dans des images et des vidéos sans intervention humaine.

AccFlow utilise l'accumulation en arrière pour améliorer l'estimation du flux optique à long terme.

JointFormer améliore le VOS en intégrant l'extraction de caractéristiques, la correspondance et la gestion de la mémoire.

Une nouvelle méthode réduit le biais de scène pour une meilleure reconnaissance des actions dans les vidéos.

Une nouvelle approche réduit les besoins en données pour des tâches de segmentation vidéo efficaces.

Un outil logiciel améliore le marquage de la ligne d'horizon dans les images et vidéos marines.

Présentation de RRGNet, une méthode efficace pour enlever la pluie des vidéos en utilisant la distillation de connaissances.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des longues vidéos sans avoir besoin de clips uniformes.

Un système qui traduit la parole tout en synchronisant les mouvements des lèvres pour mieux communiquer.

ViWS-Net enlève efficacement différentes conditions météo des vidéos, améliorant la clarté et la qualité.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité mémoire et la précision dans la segmentation d'objets vidéo.

STRPCA améliore la soustraction de fond pour une meilleure détection d'objets dans les vidéos.

Apprends à entraîner des modèles vidéo efficacement avec peu de ressources.

STint propose une nouvelle façon de compléter les images manquantes dans les vidéos géospatiales.

Un nouveau modèle améliore les vidéos de mauvaise qualité tout en réduisant les besoins en traitement.

RePGARS améliore la reconnaissance d'activité en utilisant des poses rendues sans dépendre d'un suivi précis.

Cet article traite des techniques améliorées pour suivre des objets transparents dans des séquences vidéo.

FMA-Net améliore la qualité des vidéos en combinant la super-résolution et les techniques de défloutage.

Une nouvelle approche utilisant des modèles de diffusion pour une meilleure représentation des scènes vidéo.

Une nouvelle méthode améliore le sous-titrage vidéo en utilisant des modèles image-langue.

Une nouvelle approche améliore la précision et l'efficacité de la segmentation d'objets vidéo.

Des chercheurs ont développé un cadre pour mieux comprendre les vidéos et les textes.

Cet article présente une méthode efficace pour traiter de longues vidéos en utilisant la consolidation de la mémoire.

DiffSal améliore la façon dont les ordinateurs prédisent l'intérêt des spectateurs pour les vidéos.

Une nouvelle approche pour mieux interpréter les vidéos et répondre à des questions complexes.

Un nouveau cadre améliore les recherches vidéo en combinant des visuels et des descriptions détaillées en langage.

Un nouveau cadre améliore la précision des sous-titres vidéo même avec des entrées manquantes.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance d'actions dans des vidéos non montées tout en minimisant l'utilisation de la mémoire.

De nouvelles méthodes améliorent la synthèse vidéo en utilisant de grands ensembles de données et des modèles avancés.

Une nouvelle méthode pour suivre des objets dans des vidéos sans avoir besoin de données étiquetées coûteuses.

Une nouvelle méthode révèle des vulnérabilités dans les évaluations de la qualité d'images et de vidéos sans référence.