Skalierung von Videogrundlagenmodellen für multimodale Videoanalyse
InternVideo2 ist ein leistungsfähiges Videogrundlagenmodell, das durch ein progressives Lernschema mit maskierter Rekonstruktion, kreuzmodaler kontrastiver Lernen und Vorhersage des nächsten Tokens Spitzenleistungen in einer Vielzahl von Video- und Audioaufgaben erzielt.
Moderne Videoanalyse mit einem objektorientierten Ansatz: VQPy
VQPy ist ein objektorientierter Ansatz zur Entwicklung von Videoanalyse-Anwendungen, der es Entwicklern ermöglicht, komplexe Videoabfragen einfach zu erstellen und zu optimieren.
Allgemeiner Rahmen zur universellen Videoanalyse: OmniViD
OmniViD ist ein generativer Rahmen, der verschiedene Videoaufgaben wie Aktionserkennung, Videobeschriftung, Videofragebeantwortung, dichte Videobeschriftung und visuelle Objektverfolgung in einem einheitlichen Ausgaberaum als Tokensequenzgenerierung behandelt.
Ein interpretierbare Sprachrepository für das Verständnis von Langzeitvideos
Eine interpretierbare Sprachrepräsentation, die iterativ aktualisiert wird und eine mehrskaligte Darstellung von Videoinformationen ermöglicht, um die Leistung von Großsprachmodellen bei der Verarbeitung von Langzeitvideos zu verbessern.
Ein interpretierbare Sprachrepository für das Verständnis von Langzeitvideos
Eine interpretierbare Sprachrepository, die iterativ aktualisiert wird und eine mehrskalierende Darstellung von Videoinformationen ermöglicht, um die Leistung von Großsprachmodellen bei der Verarbeitung von Langzeitvideos zu verbessern.
DiffusionVMR: Ein innovatives Modell für gemeinsame Video-Moment-Retrieval und Highlight-Erkennung
DiffusionVMR bietet eine innovative Lösung für die gemeinsame Video-Moment-Retrieval und Highlight-Erkennung durch den Einsatz von Denoising-Generation.
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