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Questo studio esplora come le macchine collegano le azioni ai loro risultati attraverso l'analisi video.

Un framework per rendere le previsioni video comprensibili e affidabili.

FineBio offre un dataset per tracciare le azioni negli esperimenti biologici tramite video.

M-RAAP ottimizza l'abbinamento tra video e testo per risultati di ricerca migliori.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione audio-visiva senza etichette dettagliate.

Un nuovo dataset migliora la capacità dell'AI di interpretare il comportamento umano nei video.

Un dataset per valutare le difficoltà nei compiti di assemblaggio usando annotazioni video.

UniVS semplifica i compiti di segmentazione video usando dei prompt per migliori prestazioni e versatilità.

TV-TREES migliora il video question answering con strutture di ragionamento chiare.

Questa ricerca esamina il passaggio da azioni intenzionali a quelle non intenzionali nei video.

Un nuovo sistema identifica le azioni degli studenti nei video di classe con alta efficienza.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle relazioni nei video usando modelli specializzati.

Un nuovo modello identifica i momenti divertenti nei video usando dati visivi, audio e di testo.

Un approccio innovativo per riconoscere e localizzare i comportamenti di guida distratta.

Un nuovo metodo migliora il question-answering video mantenendo le conoscenze pregresse.

Mamba mostra un forte potenziale nell'analisi video rispetto ai transformer.

HawkEye migliora i modelli video-testo per gestire video più lunghi in modo efficace.

Un nuovo approccio semplifica il video grounding eliminando la necessità di etichette temporali precise.

DINO Tracker migliora il tracciamento dei punti video, gestendo le occlusioni in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione di eventi insoliti nei video.

Scopri come la potatura dei patch aumenta l'efficienza dei modelli di deep learning.

Un nuovo approccio sfrutta i modelli linguistici per un'analisi efficiente di video lunghi.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle azioni nei video non editati usando pochi esempi.

Annolid automatizza il tracciamento degli animali nei video, aiutando i ricercatori a studiare il comportamento.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento delle azioni nei video contro varie corruzioni.

Il modello ASTRA migliora la precisione nell'identificare le azioni durante le partite di calcio.

DIBS migliora i sottotitoli degli eventi video perfezionando i confini usando dati non etichettati.

Un nuovo metodo per identificare e descrivere oggetti nei video.

Un nuovo approccio 3D migliora l'accuratezza del tracciamento del movimento nei video.

SportsHHI si concentra sulle interazioni umane nei video di basket e pallavolo per un'analisi migliore.

Un nuovo metodo migliora la misurazione della frequenza cardiaca utilizzando l'analisi video e la modellazione facciale in 3D.

Un nuovo sistema migliora la cattura del movimento 3D da filmati video 2D.

SPAM offre un modo più intelligente per etichettare i dati video in modo efficiente.

Questo studio migliora la segmentazione di oggetti in movimento usando SAM combinato con tecniche di flusso ottico.

Pegasus-1 permette agli utenti di interagire con i video usando il linguaggio naturale.

MovieChat semplifica la comprensione di video lunghi usando tecniche di gestione della memoria efficaci.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui contiamo le azioni nei video usando degli esempi.

Nuovi metodi migliorano la comprensione e l'analisi di eventi insoliti nei video.

Presentiamo LVOS: un dataset per tenere traccia degli oggetti in video lunghi.

Un nuovo approccio affronta la segmentazione delle azioni in video lunghi usando il trasporto ottimale.