ビデオ分析 に関する最新の記事

動画理解とAI推論を強化する新しいデータセット。

LongVALEは、音声と視覚データを通じて長い動画を理解するための新しい基準を提供するよ。

SyncVISは、さまざまなアプリケーション向けに動画内の物体の追跡とセグメンテーションを強化するよ。

新しい方法で長い動画の中の物体を大量のトレーニングなしで見つけることができる。

最先端の技術が無限の動画コンテンツの重要な瞬間を特定する。

さまざまな分野での迅速なアクティビティ認識のためのリアルタイム動画分析。

TCDSGは、時間を通じてオブジェクトの関係を追跡することで、動画分析を強化するよ。

VideoICLは、例に基づく学習を通じてコンピュータが動画コンテンツを理解するのを改善するんだ。

新しいモデルは、アクションセグメンテーションと予測を組み合わせて、よりスマートなインタラクションを実現してるよ。

研究者たちは、動画内の予期しない出来事について推論するための視覚と言語モデルのベンチマークを開発した。

動きに気づく技術がビデオのシーングラフ生成をどう改善するか学んでみて。

機械学習を使って柔道の試合分析とコーチングを強化する。

Mantaフレームワークは、長い動画シーケンスとローカル特徴モデリングを使ってアクション認識を強化するんだ。

Video Curious Agentは、長い動画の中から重要な瞬間を見つけるのを簡単にしてくれるよ。

新しい方法が動画分析のタイミング精度をどう向上させるか学んでみて。

ニューラルネットワークは、動画解析を通じて動的プロセスの洞察を解き放つ。

新しいフレームワークが、長い動画を効率的に処理する方法を改善するよ。

STDDが動画のアクション認識をどう向上させるかを発見しよう。

機械が動画をどう解釈するかを学ぼう、楽しいクリップから重要な応用まで。

新しい技術が機械の映像シーンの認識と解釈を改善してる。

新しいモデルは、顔だけじゃなくて動画全体を分析してディープフェイクを特定するんだ。

CG-Benchは、機械が手がかりに基づいた質問を使って長い動画をより良く分析するのを助けるよ。

新しい方法で、詳細情報が少なくてもアクションセグメンテーションが改善されるよ。

JoVALEが動画の中のアクションの理解をどう高めるかを発見しよう。

FriendsQAデータセットは、フレンズのエピソードからの複雑な質問に答えることで、動画理解を向上させるんだ。

HVQは、ラベル付きデータなしで長い動画の正確なアクションセグメンテーションを可能にする。

機械が動画の未来の動作を予測することを学んでいて、技術とのやり取りが変わってきてるよ。

MVTamperBenchは、信頼性向上のために動画改ざん技術に対してVLMを評価する。

新しい研究の基準が、動画を通じて日常のやり取りの理解を深める。

LINKメソッドは、音声と映像をうまく同期させて動画の理解を深めるよ。