Zobrazeno 1 - 10
of 42
pro vyhledávání: '"Zohar, Orr"'
The performance of Large Vision Language Models (LVLMs) is dependent on the size and quality of their training datasets. Existing video instruction tuning datasets lack diversity as they are derived by prompting large language models with video capti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.06189
Long-form video understanding represents a significant challenge within computer vision, demanding a model capable of reasoning over long multi-modal sequences. Motivated by the human cognitive process for long-form video understanding, we emphasize
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.10517
Object detection is integral to a bevy of real-world applications, from robotics to medical image analysis. To be used reliably in such applications, models must be capable of handling unexpected - or novel - objects. The open world object detection
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.05745
Pre-trained multi-modal vision-language models (VLMs) are becoming increasingly popular due to their exceptional performance on downstream vision applications, particularly in the few- and zero-shot settings. However, selecting the best-performing VL
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.08893
Open World Object Detection (OWOD) is a new and challenging computer vision task that bridges the gap between classic object detection (OD) benchmarks and object detection in the real world. In addition to detecting and classifying seen/labeled objec
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.01424
Autor:
Le, Trung-Anh, Zouheir, Morad, Nikiforow, Kostiantyn, Khatib, Muhammad, Zohar, Orr, Haick, Hossam, Huynh, Tan-Phat
Publikováno v:
In International Journal of Biological Macromolecules 1 May 2022 206:105-114
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Khatib, Muhammad, Rapoport, Shelley, Zohar, Orr, Mansour, Elias, Zheng, Youbin, Tang, Ning, Saliba, Walaa, Mulytin, Yana, Huynh, Tan‐Phat, Haick, Hossam
Publikováno v:
Advanced Materials Technologies; Feb2023, Vol. 8 Issue 3, p1-11, 11p