Artigos mais recentes para Análise de Vídeo

Uma nova abordagem 3D melhora a precisão do rastreamento de movimento em vídeos.

A SportsHHI foca nas interações humanas em vídeos de basquete e vôlei pra melhorar a análise.

Um novo método melhora a medição da frequência cardíaca usando análise de vídeo e Modelagem facial 3D.

Um novo sistema melhora a captura de movimento em 3D a partir de vídeos em 2D.

O SPAM oferece uma maneira mais esperta de rotular dados de vídeo de forma eficiente.

Este estudo melhora a segmentação de objetos em movimento usando SAM combinado com técnicas de fluxo óptico.

O Pegasus-1 permite que os usuários interajam com vídeos usando linguagem natural.

O MovieChat facilita a compreensão de vídeos longos usando técnicas de gerenciamento de memória eficazes.

Um novo método melhora como a gente conta ações em vídeos usando exemplos.

Novos métodos melhoram a compreensão e análise de eventos incomuns em vídeos.

Apresentando o LVOS: um dataset pra rastrear objetos em vídeos longos.

Uma nova abordagem enfrenta a segmentação de ações em vídeos longos usando transporte ótimo.

Novo método melhora a precisão da medição da frequência cardíaca em vídeos comprimidos.

Esse estudo mostra como os padrões de olhar pessoal afetam as interações entre humanos e robôs.

Uma imersão nos Modelos de Fundamento de Vídeo e sua importância na análise de vídeo.

Descubra como o DMD melhora a detecção de movimento em streams de vídeo para aplicações de segurança.

O CinePile desafia a compreensão de vídeos longos com 305.000 perguntas diversas.

A BIMM aprende conteúdo em vídeo imitando os caminhos do cérebro humano.

O JOSENet melhora a detecção em tempo real de violência em filmagens de vigilância usando métodos avançados.

Um novo método melhora a estimativa de movimento usando malhas de elementos finitos adaptativas.

Um estudo sobre reconhecer ações usando aprendizagem com poucos exemplos e dados multimodais.

Novos métodos melhoram a compreensão das máquinas sobre interações dinâmicas em conteúdo de vídeo.

O benchmark MLVU tem o objetivo de melhorar a compreensão de máquinas sobre vídeos longos.

Um novo método melhora a precisão na detecção de ações em cenas de vídeo que se sobrepõem.

Uma nova abordagem para segmentação de objetos em vídeo melhora a precisão ao limitar o uso de memória.

Um novo padrão pretende avaliar MLLMs na compreensão de vídeos sobre vários temas.

Um novo modelo melhora a compreensão de vídeos ao juntar codificadores de imagem e vídeo.

VANE-Bench melhora a detecção de anomalias em vídeos no meio do aumento de conteúdo de IA.

Um novo conjunto de dados pra melhorar a compreensão das narrativas em curtas-metragens.

Um novo benchmark foca na composicionalidade na compreensão de vídeos e em modelos de linguagem.

Apresentando um método pra classificar vídeos rapidão com base na análise dos primeiros quadros.

A VideoVista oferece uma avaliação completa para modelos de perguntas e respostas em vídeo.

Um novo método melhora o reconhecimento de ações em vídeos usando linguagem contextual.

Uma nova abordagem melhora a previsão de quadros de vídeo usando conhecimento de domínio.

Pesquisas mostram como o vídeo ajuda a melhorar o reconhecimento de fala em ambientes barulhentos.

DeepMoveSORT melhora a eficiência do rastreamento de objetos, especialmente em cenários de movimento complexo.

Um novo método melhora a gestão de dados de vídeo pra uma compreensão e eficiência melhores.

Uma nova abordagem melhora a precisão nas respostas a perguntas baseadas em vídeo.

Um novo método melhora o rastreamento de objetos gerenciando a memória de forma eficiente.

O FeatureSORT melhora a precisão e a flexibilidade do rastreamento em ambientes dinâmicos.