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MATR migliora il rilevamento delle azioni in flussi video non modificati tramite tecnologia aumentata dalla memoria.

mPLUG-Owl3 migliora la comprensione delle immagini e dei video per risposte migliori.

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Un metodo per riassumere video da diverse culture e fonti di notizie.

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Un nuovo metodo migliora il tracciamento degli oggetti nei video in prima persona usando la consapevolezza 3D.

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Un nuovo metodo trova eventi video usando grandi modelli pre-addestrati senza addestramento specifico.

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ConsistencyTrack migliora il tracciamento degli oggetti nei video usando tecniche innovative per gestire il rumore.

Un nuovo approccio migliora la rilevazione delle azioni nei video affrontando il problema del collasso dell'attenzione.

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FinePseudo migliora il riconoscimento delle azioni dettagliate usando meno esempi etichettati.

ViDiDi migliora l'apprendimento video grazie all'uso efficace di dati non etichettati.

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Un nuovo metodo migliora le previsioni dei movimenti delle mani nei video per robot e realtà virtuale.

Questo framework sfrutta immagini statiche per creare un efficace addestramento dei modelli video.

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SoccerNet 2024 sfide spingono l'innovazione nella comprensione video per il calcio.

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Walker offre un tracciamento degli oggetti efficiente con una minima etichettatura dei dati.

Il framework Temporal2Seq semplifica molteplici compiti di comprensione video in un unico modello.

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Un benchmark che valuta la capacità dei LMM di analizzare la qualità video.

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Un nuovo metodo accelera il riconoscimento delle azioni nei video con meno dati.

UniHOI fa progressi nello studio dell'interazione uomo-oggetto nei video.

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Usare il machine learning per valutare i movimenti dei neonati per avere intuizioni precoci sullo sviluppo.

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