ビデオ分析 に関する最新の記事

新しい3Dアプローチが動画の動き追跡精度を向上させる。

SportsHHIは、バスケットボールとバレーボールの動画における人間のインタラクションに焦点を当てて、分析を向上させることを目指しているよ。

新しい方法で、ビデオ分析と3D顔モデルを使って心拍数の測定がアップグレードされたよ。

新しいシステムが2Dの映像から3Dモーションキャプチャを改善する。

SPAMは、動画データに効率よくラベル付けするスマートな方法を提供します。

この研究は、SAMと光フロー技術を組み合わせて動く物体のセグメンテーションを向上させてるよ。

Pegasus-1はユーザーが自然な言葉で動画とやりとりできるようにするよ。

MovieChatは、効果的なメモリ管理技術を使って長い動画の理解を簡単にするよ。

新しい方法で、例を使って動画内のアクションを数えるのがもっと良くなったよ。

新しい方法が、動画の中の珍しい出来事の理解と分析を改善してるよ。

LVOSを紹介するよ：長い動画で物体を追跡するためのデータセットだ。

新しいアプローチが、最適輸送を使って長い動画のアクションセグメンテーションに取り組んでるよ。

新しい方法で圧縮ビデオの心拍数測定精度が向上したよ。

この研究は、個人の視線パターンが人間とロボットのインタラクションにどう影響するかを明らかにしている。

ビデオファウンデーションモデルの深掘りと、ビデオ分析におけるその重要性。

DMDがセキュリティアプリ向けの動画ストリームで動き検知をどう強化するかを見てみよう。

CinePileは、30万5千の多様な質問で長い動画の理解に挑戦してるんだ。

BIMMは人間の脳の経路を真似して動画コンテンツを学習するよ。

JOSENetは、高度な手法を使って監視映像内の暴力をリアルタイムで検出するのを改善するよ。

新しい方法が適応有限要素メッシュを使ってモーション推定を改善する。

少ないデータとマルチモーダルデータを使ったアクション認識の研究。

新しい手法が動画コンテンツの動的なやり取りの理解を深めてるよ。

MLVUベンチマークは、長いビデオの機械理解を向上させることを目指している。

新しい方法が重なり合う動画シーンでのアクション検出の精度を向上させる。

動画の物体セグメンテーションに新しいアプローチが加わって、メモリ使用を制限することで精度が向上したよ。

新しいベンチマークが、複数のトピックにわたるビデオ理解におけるMLLMを評価することを目指している。

新しいモデルは、画像と動画のエンコーダーを組み合わせることで、動画の理解を高めるよ。

VANE-Benchは、増え続けるAIコンテンツの中で動画の異常検出を強化するんだ。

短編映画の物語を理解するための新しいデータセット。

新しいベンチマークが動画理解と言語モデルの構成性を目指してるよ。

早いフレーム分析に基づく高速動画分類の手法を紹介します。

VideoVistaは、動画の質問応答モデルのための包括的な評価を提供してるよ。

新しい方法が文脈言語を使ってビデオアクション認識を改善する。

新しいアプローチでドメイン知識を使って動画のフレーム予測が改善されるんだ。

研究は、騒がしい環境でのスピーチ認識を改善するためのビデオの役割を強調している。

DeepMoveSORTは、特に複雑な動きのシナリオで物体追跡の効率を向上させるよ。

新しい方法が動画データ管理を向上させて、より良い理解と効率を実現するよ。

新しいアプローチで、動画に基づく質問への回答精度がアップした。

新しい手法がオブジェクトトラッキングを改善して、メモリを効率的に管理するよ。

FeatureSORTは、動的な環境での追跡精度と柔軟性を向上させる。