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Esse estudo melhora a detecção de ações em vídeo focando no contexto e na classificação.

Novo método melhora o rastreamento de pontos ligando a linguagem com dados visuais.

O SAM-2 melhora a análise de vídeos cirúrgicos, lidando com desafios como fumaça e pouca luz.

Esse modelo prevê o movimento de objetos e analisa o conteúdo de vídeo de forma eficaz.

Um novo conjunto de dados e método melhoram a localização de vídeos para narrativas complexas.

O YOWOv3 melhora a detecção de ações em vídeos com eficiência e precisão.

A COM Kitchens oferece vídeos de culinária sem edição pra estudar os processos de preparo dos alimentos.

MATR melhora a detecção de ações em vídeos não editados usando tecnologia com memória aumentada.

mPLUG-Owl3 melhora a compreensão de imagens e vídeos pra dar respostas melhores.

Nova abordagem melhora a classificação de ações usando contexto histórico em vídeos.

Esse framework melhora a localização de ações em vídeos usando representação probabilística e contexto.

Um método pra resumir vídeos de diferentes culturas e fontes de notícias.

As referências atuais subestimam a habilidade dos modelos de conectar dados de áudio e visual.

Um novo método melhora o rastreamento de objetos em vídeos em primeira pessoa usando consciência 3D.

Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência da segmentação de vídeo para várias aplicações.

Novos métodos melhoram a detecção de ações em vídeos por meio de técnicas de treinamento inovadoras.

Analisando o poder dos modelos de fundação em tarefas eficazes de rastreamento de pontos.

Um novo método localiza eventos em vídeos usando grandes modelos pré-treinados sem treinamento específico.

Esse estudo melhora o reconhecimento de ações juntando mapas de profundidade com frames de vídeo RGB.

O ConsistencyTrack melhora o rastreamento de objetos em vídeos usando técnicas inovadoras de manejo de ruído.

Uma nova abordagem melhora a detecção de ações em vídeos, lidando com o colapso de atenção.

Técnicas inovadoras melhoram a detecção de vídeos deepfake no meio da tecnologia em evolução.

FinePseudo melhora o reconhecimento de ações detalhadas usando menos exemplos rotulados.

ViDiDi melhora o aprendizado em vídeo através do uso eficiente de dados não rotulados.

Um novo método melhora o rastreamento de objetos em vídeos com só uma câmera.

Um novo método melhora as previsões dos movimentos das mãos em vídeos para robôs e realidade virtual.

Esse framework usa imagens estáticas pra criar um treinamento de modelo de vídeo eficaz.

Um novo método melhora a precisão no rastreamento do movimento humano a partir de vídeo.

Os desafios do SoccerNet 2024 impulsionam a inovação na compreensão de vídeos de futebol.

Uma nova forma de entender as relações variáveis em ambientes em mudança.

A pesquisa foca em melhorar a capacidade da IA de reconhecer ações em vídeos.

Um novo framework melhora a detecção de relacionamento entre objetos em vídeos, aumentando a precisão e a adaptabilidade.

Uma nova abordagem melhora a resposta a perguntas em vídeos por meio do reconhecimento de texto em cena.

Walker oferece rastreamento de objetos eficiente com pouca rotulagem de dados.

O framework Temporal2Seq simplifica várias tarefas de compreensão de vídeo em um só modelo.

O VideoLISA usa linguagem pra segmentar e acompanhar objetos em vídeos de forma eficaz.

Um benchmark avaliando a capacidade dos LMMs de analisar a qualidade de vídeo.

Novo framework melhora a compreensão de vídeos em condições de pouca luz usando câmeras de eventos.

Um novo sistema identifica erros em tempo real durante as tarefas através de análise de vídeo.

Um novo método acelera o reconhecimento de ações em vídeos com menos dados.