ビデオ分析 に関する最新の記事

VideoEvalは、ビデオ基盤モデルを効果的に評価するための新しいベンチマークを設定したよ。

新しい方法でAIの動画コンテンツの理解が向上した。

TrCAM-Vは、最小限の情報を使って動画内の物体を見つける新しい方法を提供するよ。

新しい方法が、弱いラベル付けデータを使った動画のオブジェクトセグメンテーションを改善するんだ。

ラベルなしの動画を使って長い動画のアクション認識を向上させる。

動画映像から犯罪現場を再現するのにNeRF技術を使う。

音声と視覚情報を組み合わせることで、動画中の物体認識が向上するよ。

この研究では、動画とテキストの理解を評価する新しい方法を提案してるよ。

ActionSwitchは、事前のクラス情報なしでストリーミング動画のアクションを検出するよ。

LookupViTは効率的なトークン処理を通じて視覚認識タスクを改善するよ。

新しいアプローチが長いビデオの理解を向上させ、重要な課題に対処してるよ。

VARSは、サッカーのすべてのレベルで審判をサポートするためにビデオ分析を使ってるよ。

技術を使って緊急医療手順を改善したり、応急処置のサポートをする。

新しい方法が、動的な特徴と静的な特徴を分けることで、動画の理解を向上させるんだ。

交通シナリオでの歩行者のやり取りに関する洞察を提供するデータセット。

新しいベンチマークがモデルの長い動画と言語の理解を向上させた。

アクションセグメンテーションが動物の行動理解をどう向上させるかを見てみよう。

Ego-VPAはエゴセントリック動画分析の適応をスムーズにして、効率とパフォーマンスを向上させるよ。

SANGRIAは、動的シーングラフと最小限の注釈を使って、外科手術のビデオ分析を強化するよ。

この研究は、文脈と分類に焦点を当てることで、動画アクション検出を強化するよ。

新しい方法が、言語と視覚データを結びつけることでポイント追跡を改善する。

SAM-2は手術動画の分析を改善して、煙や暗い照明といった課題にも対応してるよ。

このモデルは物体の動きを予測して、動画の内容を効果的に分析するよ。

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。