ビデオ分析 に関する最新の記事

MA-CLIPは、少ない例を使ってアクション認識を向上させ、動画とテキストの統合をより良くする。

地理空間ビデオデータを管理・分析するための使いやすいシステム。

新しい方法がマルチメディアコンテンツでのオブジェクト追跡と識別を強化してるよ。

新しいモデルは、タイミング情報を保ちながら動画のアクション検出を改善するよ。

新しい方法が、動きを元に未来の位置を予測することで物体検出を改善する。

新しい発見が、視覚データを使って活動の進行を予測する際の課題と解決策を明らかにしたよ。

AVQAは、動画の音声と視覚要素を結びつけて質問に答えるんだ。

新しいフレームワークがカットされてない動画のアクション認識を強化するよ。

新しい方法が音声と視覚データを使ってビデオ認識の効率をアップさせる。

Self-DETRは、アテンションメカニズムを改善することで動画アクション検出を強化するよ。

ビデオアクションセグメンテーションにおける長期的文脈の影響に関する研究。

この研究では、小さい受容野が動画でのアクション認識をどう向上させるかを探ってるよ。

この研究は、長期的な行動認識の効果に対する既存の動画データセットを評価してるよ。

MEGAメソッドは、複数のデータソースを統合することで動画セグメンテーションの精度を向上させる。

バドミントンの試合での動作を動画分析で認識するプロジェクト。

TALモデルが限られたデータと計算能力でどう機能するかを見てみよう。

近接オンライン手法は、ビデオ分析における物体追跡を強化する。

私たちの方法は、動画分析を使って投手のポーズ推定を強化し、モーションブラーの影響を減らすんだ。

新しいデータセットと手法が動画の質問応答の精度を向上させた。

AIを使って動画の中の嘘を見抜く新しいアプローチ。

テキストとビジュアル要素を使った動画質問応答の研究進展。

新しい方法で限られたラベル付きデータを使って動画分類が改善されるよ。

人間が関与しないボノボの行動分析のために、研究では映像を使ってるんだ。

新しい手法がユーザー生成コンテンツの爆発検出を強化する。

新しいアプローチでキーフレーム分析を通じてプレイヤーの特定が強化される。

SoccerNet 2023では、サッカーの動画を効果的に分析するための革新的なタスクが紹介されたよ。

新しい方法で、顔の動画分析を使って遠隔健康測定が改善される。

TransNetは、動画データ内の人間の行動を認識するための効率的なソリューションを提供しているよ。

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。