ビデオ分析 に関する最新の記事

新しいデータセットと手法が複雑なストーリーのためのビデオグラウンディングを強化する。

YOWOv3は、効率と精度で動画のアクション検出を改善する。

COMキッチンでは、料理の準備プロセスを学ぶための編集されていない料理動画を提供してるよ。

MATRは、編集されていないビデオストリームでのアクション検出をメモリ拡張技術を使って強化するんだ。

mPLUG-Owl3は画像や動画の理解を向上させて、より良い応答を提供します。

新しいアプローチが、動画の歴史的文脈を使ってアクション分類を改善する。

このフレームワークは、確率的表現とコンテキストを使って、動画のアクションローカリゼーションを改善するんだ。

異なる文化やニュースソースの動画を要約する方法。

現在のベンチマークは、音声と視覚データを結びつけるモデルの能力を誤って評価してる。

新しい方法が、3Dの認識を使って一人称のビデオでの物体追跡を改善するんだ。

新しい方法が、さまざまなアプリケーションのために動画セグメンテーションの精度と効率を向上させてるよ。

新しい方法が革新的なトレーニング技術を通じて動画のアクション検出を強化してるよ。

基盤モデルの力を効果的なポイントトラッキングタスクで調べる。

新しい方法が、特定のトレーニングなしで大規模な事前学習モデルを使って動画イベントを特定する。

この研究は、深度マップとRGB動画フレームを組み合わせてアクション認識を向上させる。

ConsistencyTrackは、革新的なノイズ処理技術を使って動画内のオブジェクト追跡を強化します。

新しいアプローチで、注意の崩壊に対処することで動画のアクション検出が改善される。

革新的な手法が進化する技術の中でディープフェイク動画の検出を向上させてるよ。

FinePseudoは、少ないラベル付きの例を使って、細かいアクション認識を向上させるよ。

ViDiDiは、ラベルのないデータを効率的に使って動画学習を向上させる。

新しい方法で、カメラ1台だけで動画の物体追跡が改善されるよ。

新しい方法がロボットやバーチャルリアリティの動画での手の動きの予測を改善するんだ。

このフレームワークは、静止画像を活用して効果的な動画モデルのトレーニングを行うんだ。

新しい方法が動画から人の動きを追跡する精度を高める。

SoccerNet 2024のチャレンジは、サッカーのビデオ理解の革新を促進する。

変化する環境における変数の関係を理解するための新しいアプローチ。

研究は、AIが動画の中での動作を認識する能力を向上させることに集中している。

新しいフレームワークが動画内のオブジェクト関係の検出を強化し、精度と適応性を向上させる。

新しいアプローチでシーンテキスト認識を通じて動画の質問応答が強化された。

Walkerは、最小限のデータラベリングで効率的なオブジェクトトラッキングを提供します。

Temporal2Seqフレームワークは、複数の動画理解タスクを1つのモデルにまとめるんだ。

VideoLISAは、動画の中で物体を効果的にセグメント化して追跡するために言語を使ってるんだ。

LMMの動画品質分析能力を評価するベンチマーク。

新しいフレームワークが、イベントカメラを使って暗い条件でのビデオ理解を強化する。

新しいシステムは、タスク中に動画分析を通じてリアルタイムでエラーを特定する。

新しい方法が少ないデータで動画のアクション認識を速める。

UniHOIは、動画における人間と物体の相互作用の研究を進めてるよ。

新しいシステムは、多モーダル大規模言語モデルを使って動画のアクション検出を改良してるよ。

赤ちゃんの動きを機械学習で評価して、早期発達のヒントを得る。

ビデオサマリーがロボットの人間による監視をどう改善するか学ぼう。