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VideoEval stabilisce un nuovo standard per valutare efficacemente i modelli fondamentali di video.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dell'AI riguardo ai contenuti video.

TrCAM-V offre un modo nuovo per localizzare oggetti nei video usando informazioni minime.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione degli oggetti nei video con dati debolmente etichettati.

Usare video non etichettati per migliorare il riconoscimento delle azioni in video lunghi.

Usando la tecnologia NeRF per ricreare scene del crimine da filmati video.

Combinare audio e informazioni visive migliora il riconoscimento degli oggetti nei video.

Questo studio propone un nuovo metodo di valutazione per la comprensione video-testo.

ActionSwitch rileva azioni nei video in streaming senza bisogno di informazioni di classe precedenti.

LookupViT migliora i compiti di riconoscimento visivo tramite un'elaborazione efficiente dei token.

Un nuovo approccio migliora la comprensione di video lunghi, affrontando sfide chiave.

VARS usa l'analisi video per supportare gli arbitri a tutti i livelli del calcio.

Usare la tecnologia per migliorare le procedure mediche d'emergenza e supportare i soccorritori.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei video separando le caratteristiche dinamiche da quelle statiche.

Un insieme di dati che offre spunti sulle interazioni dei pedoni in situazioni di traffico.

Un nuovo benchmark migliora la comprensione dei modelli riguardo ai video lunghi e al linguaggio.

Uno sguardo a come la segmentazione delle azioni migliora la nostra comprensione dei comportamenti animali.

Ego-VPA rende più semplice l'adattamento per l'analisi dei video egocentrici, migliorando l'efficienza e le performance.

SANGRIA migliora l'analisi video chirurgica usando grafi di scena dinamici e annotazioni minime.

Questo studio migliora il rilevamento delle azioni nei video concentrandosi sul contesto e sulla classificazione.

Nuovo metodo migliora il tracciamento dei punti collegando il linguaggio ai dati visivi.

SAM-2 migliora l'analisi dei video chirurgici, affrontando problemi come fumo e scarsa illuminazione.

Questo modello prevede il movimento degli oggetti e analizza i contenuti video in modo efficace.

Un nuovo dataset e metodo migliorano il video grounding per narrazioni complesse.

YOWOv3 migliora il rilevamento delle azioni nei video con efficienza e precisione.

COM Kitchens offre video di cucina non editati per studiare i processi di preparazione del cibo.

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.

Nuovo approccio migliora la classificazione delle azioni usando il contesto storico nei video.

Questo framework migliora la localizzazione delle azioni nei video usando rappresentazioni probabilistiche e contesto.

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

I benchmark attuali non valutano bene la capacità dei modelli di collegare dati audio e visivi.

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

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza e l'efficienza della segmentazione video per diverse applicazioni.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento delle azioni nei video grazie a tecniche di allenamento innovative.

Esaminando il potere dei modelli di base nei compiti di tracciamento dei punti.

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

Questo studio migliora il riconoscimento delle azioni unendo le mappe di profondità con i frame video RGB.

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.