ビデオ分析 に関する最新の記事

この研究は、機械が動画分析を通じて行動とその結果をどう結びつけるかを探ってるよ。

動画予測をわかりやすくて信頼できるものにするためのフレームワーク。

FineBioは、生物実験の行動をビデオで追跡するためのデータセットを提供してるよ。

M-RAAPは、動画とテキストのデータペアリングを最適化して、検索結果を向上させるよ。

新しい方法が詳細なラベルなしで音声と映像のセグメンテーションを向上させる。

新しいデータセットがAIの動画内の人間の行動を解釈する能力を高める。

ビデオの注釈を使って組み立て作業の苦労を評価するためのデータセット。

UniVSは、プロンプトを使って動画のセグメンテーションタスクを簡単にして、パフォーマンスと柔軟性を向上させるよ。

TV-TREESは、明確な推論構造で動画の質問応答を改善するよ。

この研究は、動画における意図的な行動から無意識的な行動への変化を調べてるよ。

新しいシステムが教室のビデオで学生の行動を超効率的に特定するよ。

新しい方法が専門的なモデルを使って動画の関係性検出を強化する。

新しいモデルがビデオの面白い瞬間を視覚、音声、テキストデータを使って特定するんだ。

運転中の気を散らす行動を認識して特定する革新的なアプローチ。

新しい方法が、以前の知識を保持しながら動画の質問応答を強化する。

マンバはトランスフォーマーと比べてビデオ分析で強いポテンシャルを示してる。

HawkEyeは、長い動画を効果的に処理するためにビデオテキストモデルを強化するよ。

新しいアプローチは、正確な時間ラベルが不要になることでビデオグラウンディングを簡略化する。

DINO Trackerは動画のポイントトラッキングを改善して、オクルージョンをうまく処理するよ。

新しい方法で動画の中の変わった出来事を見つけやすくなったよ。

パッチプルーニングがディープラーニングモデルの効率をどうアップさせるかを学ぼう。

新しいアプローチが言語モデルを使って効率的な長い動画分析を行ってるよ。

新しい方法が、編集されていない動画のアクション認識を少ない例で改善する。

Annolidは、動画内の動物トラッキングを自動化して、研究者が行動を研究するのを助けるよ。

新しい手法が、さまざまな劣化に対する動画アクション検出を強化する。

ASTRAモデルはサッカーの試合中のアクションを特定する精度を向上させるよ。

DIBSは、ラベルのないデータを使って境界を調整することで、動画イベントのキャプションを改善するんだ。

動画内の物体を特定して説明する新しい方法。

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。