O VAR usa análise de vídeo pra ajudar os árbitros em todos os níveis do futebol.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
O VAR usa análise de vídeo pra ajudar os árbitros em todos os níveis do futebol.
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Usando tecnologia pra melhorar procedimentos médicos de emergência e dar suporte aos socorristas.
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Um novo método melhora a compreensão de vídeos ao separar características dinâmicas e estáticas.
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Um conjunto de dados que oferece insights sobre as interações de pedestres em cenários de trânsito.
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Um novo benchmark melhora a compreensão dos modelos sobre vídeos longos e linguagem.
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Um olhar sobre como a segmentação de ações melhora nossa compreensão dos comportamentos dos animais.
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Ego-VPA simplifica a adaptação para análise de vídeo egocêntrico, melhorando a eficiência e o desempenho.
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SANGRIA melhora a análise de vídeos cirúrgicos usando gráficos de cena dinâmicos e anotações mínimas.
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Esse estudo melhora a detecção de ações em vídeo focando no contexto e na classificação.
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Novo método melhora o rastreamento de pontos ligando a linguagem com dados visuais.
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O SAM-2 melhora a análise de vídeos cirúrgicos, lidando com desafios como fumaça e pouca luz.
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Esse modelo prevê o movimento de objetos e analisa o conteúdo de vídeo de forma eficaz.
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Um novo conjunto de dados e método melhoram a localização de vídeos para narrativas complexas.
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O YOWOv3 melhora a detecção de ações em vídeos com eficiência e precisão.
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A COM Kitchens oferece vídeos de culinária sem edição pra estudar os processos de preparo dos alimentos.
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MATR melhora a detecção de ações em vídeos não editados usando tecnologia com memória aumentada.
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mPLUG-Owl3 melhora a compreensão de imagens e vídeos pra dar respostas melhores.
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Nova abordagem melhora a classificação de ações usando contexto histórico em vídeos.
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Esse framework melhora a localização de ações em vídeos usando representação probabilística e contexto.
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Um método pra resumir vídeos de diferentes culturas e fontes de notícias.
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As referências atuais subestimam a habilidade dos modelos de conectar dados de áudio e visual.
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Um novo método melhora o rastreamento de objetos em vídeos em primeira pessoa usando consciência 3D.
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Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência da segmentação de vídeo para várias aplicações.
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Novos métodos melhoram a detecção de ações em vídeos por meio de técnicas de treinamento inovadoras.
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Analisando o poder dos modelos de fundação em tarefas eficazes de rastreamento de pontos.
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Um novo método localiza eventos em vídeos usando grandes modelos pré-treinados sem treinamento específico.
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Esse estudo melhora o reconhecimento de ações juntando mapas de profundidade com frames de vídeo RGB.
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O ConsistencyTrack melhora o rastreamento de objetos em vídeos usando técnicas inovadoras de manejo de ruído.
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Uma nova abordagem melhora a detecção de ações em vídeos, lidando com o colapso de atenção.
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Técnicas inovadoras melhoram a detecção de vídeos deepfake no meio da tecnologia em evolução.
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FinePseudo melhora o reconhecimento de ações detalhadas usando menos exemplos rotulados.
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ViDiDi melhora o aprendizado em vídeo através do uso eficiente de dados não rotulados.
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Um novo método melhora o rastreamento de objetos em vídeos com só uma câmera.
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Um novo método melhora as previsões dos movimentos das mãos em vídeos para robôs e realidade virtual.
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Esse framework usa imagens estáticas pra criar um treinamento de modelo de vídeo eficaz.
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Um novo método melhora a precisão no rastreamento do movimento humano a partir de vídeo.
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Os desafios do SoccerNet 2024 impulsionam a inovação na compreensão de vídeos de futebol.
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Uma nova forma de entender as relações variáveis em ambientes em mudança.
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A pesquisa foca em melhorar a capacidade da IA de reconhecer ações em vídeos.
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Um novo framework melhora a detecção de relacionamento entre objetos em vídeos, aumentando a precisão e a adaptabilidade.
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