Uma nova tarefa desafia modelos a analisar streams de vídeo inteiros para uma compreensão melhor.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma nova tarefa desafia modelos a analisar streams de vídeo inteiros para uma compreensão melhor.
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Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de ações em vídeos, superando desafios importantes.
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O Video-CCAM melhora a compreensão da IA sobre a integração de vídeo e linguagem.
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Uma nova abordagem melhora a compreensão de vídeos usando menos recursos.
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Uma nova abordagem melhora o manuseio de dados de vídeo enquanto mantém o desempenho em aplicações em tempo real.
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Uma olhada no framework de Gargalo de Informação Priorizada para processamento de vídeo eficiente.
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Novos métodos melhoram a transmissão de vídeo prevendo os dados ausentes de forma eficaz.
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Esse estudo melhora a tradução de vídeos em língua de sinais com métodos inovadores.
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Pesquisas mostram como informações de profundidade podem melhorar a clareza do vídeo.
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Uma estrutura que usa tokens de memória melhora a compreensão e interação com vídeos.
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MM-DPCNs melhoram a eficiência da análise de vídeo aprendendo características sem rótulos.
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Um método pra melhorar o reconhecimento de ações com menos vídeos etiquetados e mais dados não etiquetados.
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Apresentando um método pra melhorar a resposta a perguntas em vídeos com vários eventos.
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Uma nova abordagem para melhorar a detecção de ações em vídeos usando uma nova camada TAG.
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Um novo método melhora a resposta a perguntas de vídeo focando em eventos com múltiplos objetos.
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Novos métodos melhoram muito a qualidade de vídeo em baixa luz usando técnicas inovadoras.
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Uma abordagem de aprendizado de máquina que usa movimento pra aprender dados visuais de forma eficaz.
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Um novo método para remoção de ruído em vídeos que melhora a qualidade sem precisar de conjuntos de dados pareados.
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Aprenda sobre técnicas de deep learning pra desfocar automaticamente rostos em gravações de vídeo.
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Aprenda como novos métodos melhoram o vídeo HDR de câmeras de evento.
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Um novo marco ultrapassa limites na compreensão de vídeo ao focar em tarefas a nível de evento.
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Novos métodos melhoram a precisão na segmentação de objetos em vídeo através de processos aprimorados de memória e decodificação.
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Esse sistema ajuda a analisar jogos de basquete ligando vídeos a estatísticas importantes.
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Avanços tecnológicos em rastrear vários objetos em dispositivos pequenos.
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RLT reduz o tempo de treino pra IA em processamento de vídeo cortando tokens desnecessários.
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HiCoM melhora cenas de vídeo dinâmicas usando um 3D Gaussian Splatting eficiente.
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O VCBench estabelece um novo padrão para testar modelos de vídeo-linguagem com tarefas específicas.
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Um novo método melhora a clareza e a consistência de cor em vídeos subaquáticos.
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MSTA melhora a eficiência de aprendizado dos robôs em reconhecer ações de vídeos usando fotos e texto.
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DyCoke melhora a compreensão de vídeo tornando o processamento mais rápido e eficiente.
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Apresentando um modelo que encontra momentos específicos em vídeos longos sem esforço.
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Um sistema mais esperto pra rastrear objetos, focando em evitar distrações.
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Det-SAM2 oferece rastreamento de objetos em vídeos sem precisar de input do usuário.
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Novos métodos melhoram a compreensão de eventos em vídeos pela máquina usando perguntas em linguagem natural.
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Pesquisadores estão quebrando barreiras na compreensão de vídeos com EgoSchema e modelos avançados.
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O CUPS ensina os computadores a reconhecerem os movimentos humanos através de vídeos simples.
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