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Un nuovo modo per migliorare il rilevamento delle azioni nei video affrontando le sfide principali.

Video-CCAM migliora la comprensione dell'IA sull'integrazione tra video e linguaggio.

Un nuovo approccio migliora la comprensione dei video usando meno risorse.

Un nuovo approccio migliora la gestione dei dati video mantenendo le prestazioni nelle applicazioni in tempo reale.

Uno sguardo al framework Prioritized Information Bottleneck per un'elaborazione video efficiente.

Nuovi metodi migliorano la trasmissione video prevedendo in modo efficace i dati mancanti.

Questo studio migliora la traduzione dei video in lingua dei segni con metodi innovativi.

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Un framework che usa token di memoria migliora la comprensione e l'interazione con i video.

Gli MM-DPCN migliorano l'efficienza dell'analisi video imparando le caratteristiche senza etichette.

Un metodo per migliorare il riconoscimento delle azioni con meno video etichettati e più dati non etichettati.

Presentiamo un metodo per migliorare le risposte alle domande nei video con più eventi.

Un nuovo approccio per migliorare il riconoscimento delle azioni nei video usando un nuovo layer TAG.

Un nuovo metodo migliora il video question answering concentrandosi su eventi con più oggetti.

Nuovi metodi migliorano notevolmente la qualità dei video in condizioni di scarsa illuminazione usando tecniche innovative.

Un approccio di machine learning che sfrutta il movimento per un apprendimento efficace dei dati visivi.

Un nuovo metodo per la denoising dei video che migliora la qualità senza dataset abbinati.

Scopri le tecniche di deep learning per sfocare automaticamente i volti nei video.

Scopri come i nuovi metodi migliorano i video HDR dalle fotocamere per eventi.

Un nuovo benchmark spinge i limiti nella comprensione video concentrandosi su compiti a livello di eventi.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nella segmentazione degli oggetti nei video grazie a processi di memoria e decodifica più efficienti.

Questo sistema aiuta ad analizzare le partite di basket collegando i video alle statistiche chiave.

Avanzamenti tecnologici nel tracciare più oggetti su piccoli dispositivi.

RLT riduce il tempo di allenamento per l'AI nel video processing tagliando i token inutili.

HiCoM migliora le scene video dinamiche usando uno splatting 3D gaussiano efficiente.

VCBench stabilisce un nuovo standard per testare modelli video-linguistici con compiti mirati.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza e la coerenza dei colori nei video subacquei.

MSTA migliora l'efficienza nell'apprendimento per i robot nel riconoscere azioni dai video usando foto e testi.

DyCoke migliora la comprensione dei video rendendo il processo più veloce ed efficiente.

Presentiamo un modello che trova momenti specifici in video lunghi con facilità.

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Det-SAM2 offre un tracciamento degli oggetti nei video senza bisogno di input da parte dell'utente.

Nuovi metodi migliorano la comprensione da parte delle macchine degli eventi video usando query in linguaggio naturale.

I ricercatori spingono i confini nella comprensione dei video con EgoSchema e modelli avanzati.

Macchine che imparano a percepire oggetti nascosti nel video.

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CUPS insegna ai computer a riconoscere i movimenti umani tramite semplici riprese video.