
Challenging dense action detection in table tennis videos requires specialized benchmarks like P2ANet.


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P2ANet: A Large-Scale Benchmark for Dense Action Detection from Table Tennis Match Broadcasting Videos



ビデオオブジェクト(人、動物、車など)を中心としたオブジェクト指向のアプローチを提案し、これにより複雑なクエリを簡単に表現でき、さらにオブジェクトレベルの最適化によりクエリ処理の効率を大幅に向上させることができる。



Developing an object-oriented approach to video analytics using VQPy for efficient and optimized processing.



An Object-Oriented Approach to Modern Video Analytics with VQPy
