Técnicas inovadoras melhoram a detecção de vídeos deepfake no meio da tecnologia em evolução.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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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Uma nova abordagem melhora a resposta a perguntas em vídeos por meio do reconhecimento de texto em cena.
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Walker oferece rastreamento de objetos eficiente com pouca rotulagem de dados.
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O framework Temporal2Seq simplifica várias tarefas de compreensão de vídeo em um só modelo.
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O VideoLISA usa linguagem pra segmentar e acompanhar objetos em vídeos de forma eficaz.
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Um benchmark avaliando a capacidade dos LMMs de analisar a qualidade de vídeo.
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Novo framework melhora a compreensão de vídeos em condições de pouca luz usando câmeras de eventos.
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Um novo sistema identifica erros em tempo real durante as tarefas através de análise de vídeo.
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Um novo método acelera o reconhecimento de ações em vídeos com menos dados.
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UniHOI avança o estudo da interação entre humanos e objetos em vídeos.
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Um novo sistema melhora a detecção de ações em vídeos usando Modelos de Linguagem Grande Multimodal.
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Usando aprendizado de máquina pra avaliar os movimentos dos bebês e ter insights sobre o desenvolvimento deles.
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Aprenda como resumos em vídeo melhoram a supervisão humana de robôs.
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Um sistema que detecta ações de direção distraída usando análise de vídeo avançada.
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Um novo framework aborda o viés de ação na compreensão de vídeos.
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Um novo conjunto de dados que melhora a compreensão de vídeo e o raciocínio da IA.
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LongVALE oferece um novo padrão para entender vídeos longos através de dados áudio-visuais.
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O SyncVIS melhora o rastreamento e a segmentação de objetos em vídeos pra várias aplicações.
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Novo método encontra objetos em vídeos longos sem precisar de muito treino.
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Tecnologia de ponta identifica os momentos chave em conteúdos de vídeo intermináveis.
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Análise de vídeo em tempo real pra reconhecimento rápido de atividades em várias áreas.
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O TCDSG melhora a análise de vídeo rastreando as relações entre objetos ao longo do tempo.
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O VideoICL melhora a forma como os computadores entendem o conteúdo de vídeo através da aprendizagem baseada em exemplos.
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Um novo modelo combina segmentação de ações e antecipação para interações mais inteligentes.
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Pesquisadores criam referências para modelos de visão-linguagem raciocinarem sobre eventos inesperados em vídeos.
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Aprenda como técnicas que percebem movimento melhoram a geração de gráficos de cena em vídeos.
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Usando aprendizado de máquina pra melhorar a análise e o treinamento de judô.
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O framework Manta melhora o reconhecimento de ações usando longas sequências de vídeo e modelagem de características locais.
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O Video Curious Agent facilita encontrar os momentos chave em vídeos longos.
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Aprenda como novos métodos melhoram a precisão de tempo na análise de vídeo.
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