ビデオ分析 に関する最新の記事

革新的な手法が進化する技術の中でディープフェイク動画の検出を向上させてるよ。

FinePseudoは、少ないラベル付きの例を使って、細かいアクション認識を向上させるよ。

ViDiDiは、ラベルのないデータを効率的に使って動画学習を向上させる。

新しい方法で、カメラ1台だけで動画の物体追跡が改善されるよ。

新しい方法がロボットやバーチャルリアリティの動画での手の動きの予測を改善するんだ。

このフレームワークは、静止画像を活用して効果的な動画モデルのトレーニングを行うんだ。

新しい方法が動画から人の動きを追跡する精度を高める。

SoccerNet 2024のチャレンジは、サッカーのビデオ理解の革新を促進する。

変化する環境における変数の関係を理解するための新しいアプローチ。

研究は、AIが動画の中での動作を認識する能力を向上させることに集中している。

新しいフレームワークが動画内のオブジェクト関係の検出を強化し、精度と適応性を向上させる。

新しいアプローチでシーンテキスト認識を通じて動画の質問応答が強化された。

Walkerは、最小限のデータラベリングで効率的なオブジェクトトラッキングを提供します。

Temporal2Seqフレームワークは、複数の動画理解タスクを1つのモデルにまとめるんだ。

VideoLISAは、動画の中で物体を効果的にセグメント化して追跡するために言語を使ってるんだ。

LMMの動画品質分析能力を評価するベンチマーク。

新しいフレームワークが、イベントカメラを使って暗い条件でのビデオ理解を強化する。

新しいシステムは、タスク中に動画分析を通じてリアルタイムでエラーを特定する。

新しい方法が少ないデータで動画のアクション認識を速める。

UniHOIは、動画における人間と物体の相互作用の研究を進めてるよ。

新しいシステムは、多モーダル大規模言語モデルを使って動画のアクション検出を改良してるよ。

赤ちゃんの動きを機械学習で評価して、早期発達のヒントを得る。

ビデオサマリーがロボットの人間による監視をどう改善するか学ぼう。

高度な映像解析を使って、運転中の気が散っている行動を検出するシステム。

新しいフレームワークが、動画理解におけるアクションバイアスを解決する。

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。