ビデオ分析 に関する最新の記事

EgoObjectsは、一人称視点から物体を理解するための広範なデータセットを提供してるよ。

新しい方法は、ビデオの注目度予測と検出を組み合わせて、パフォーマンスを向上させるんだ。

この研究では、豊かなテキスト説明を使って動画を分類する方法を提案してるよ。

新しい方法が、テクノロジーがグループの中での人間の行動を検出するのを改善してるんだ。

MoDAは、動きの情報を使って動画のセマンティックセグメンテーションを強化する。

ProtoExplorerは、フォレンジックの専門家がディープフェイク動画を効果的に分析するのを手助けする。

この記事では、映画や番組でのシーン認識にニューラルネットワークを使う方法について説明してるよ。

新しい方法が運転動画の交通異常検出を強化して、安全性を向上させる。

新しいモデルが動画コンテンツ内のテキストの追跡と認識を改善したよ。

複雑な時間依存データを効率的に管理する新しい方法。

新しい方法でロボットが専門家の動画を見てスキルを効果的に学べるようになったよ。

PRTreIDを紹介するよ。スポーツ動画で選手を追跡＆特定するための統一された方法なんだ。

この研究は、機械が動画分析を通じて行動とその結果をどう結びつけるかを探ってるよ。

動画予測をわかりやすくて信頼できるものにするためのフレームワーク。

FineBioは、生物実験の行動をビデオで追跡するためのデータセットを提供してるよ。

M-RAAPは、動画とテキストのデータペアリングを最適化して、検索結果を向上させるよ。

新しい方法が詳細なラベルなしで音声と映像のセグメンテーションを向上させる。

新しいデータセットがAIの動画内の人間の行動を解釈する能力を高める。

ビデオの注釈を使って組み立て作業の苦労を評価するためのデータセット。

UniVSは、プロンプトを使って動画のセグメンテーションタスクを簡単にして、パフォーマンスと柔軟性を向上させるよ。

TV-TREESは、明確な推論構造で動画の質問応答を改善するよ。

この研究は、動画における意図的な行動から無意識的な行動への変化を調べてるよ。

新しいシステムが教室のビデオで学生の行動を超効率的に特定するよ。

新しい方法が専門的なモデルを使って動画の関係性検出を強化する。

新しいモデルがビデオの面白い瞬間を視覚、音声、テキストデータを使って特定するんだ。

運転中の気を散らす行動を認識して特定する革新的なアプローチ。

新しい方法が、以前の知識を保持しながら動画の質問応答を強化する。

マンバはトランスフォーマーと比べてビデオ分析で強いポテンシャルを示してる。

HawkEyeは、長い動画を効果的に処理するためにビデオテキストモデルを強化するよ。

新しいアプローチは、正確な時間ラベルが不要になることでビデオグラウンディングを簡略化する。

DINO Trackerは動画のポイントトラッキングを改善して、オクルージョンをうまく処理するよ。

新しい方法で動画の中の変わった出来事を見つけやすくなったよ。

パッチプルーニングがディープラーニングモデルの効率をどうアップさせるかを学ぼう。

新しいアプローチが言語モデルを使って効率的な長い動画分析を行ってるよ。

新しい方法が、編集されていない動画のアクション認識を少ない例で改善する。

Annolidは、動画内の動物トラッキングを自動化して、研究者が行動を研究するのを助けるよ。

新しい手法が、さまざまな劣化に対する動画アクション検出を強化する。

ASTRAモデルはサッカーの試合中のアクションを特定する精度を向上させるよ。

DIBSは、ラベルのないデータを使って境界を調整することで、動画イベントのキャプションを改善するんだ。

動画内の物体を特定して説明する新しい方法。