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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

SYSU 3D

아카이브 평가 9건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
SGN	Accuracy 86.9%	Semantics-Guided Neural Networks for Efficient Skeleton-Based Human Action Recognition 2019-04-02	코드 1 · 코드 2
VA-fusion (aug.)	Accuracy 86.7%	View Adaptive Neural Networks for High Performance Skeleton-based Human Action Recognition 2018-04-20	코드 1 · 코드 2
EleAtt-GRU (aug.)	Accuracy 85.7%	EleAtt-RNN: Adding Attentiveness to Neurons in Recurrent Neural Networks 2019-09-03	연결 없음
Local+LGN	Accuracy 83.14%	Learning Latent Global Network for Skeleton-based Action Prediction 2019-09-02	연결 없음
Complete GR-GCN	Accuracy 77.9%	Optimized Skeleton-based Action Recognition via Sparsified Graph Regression 2018-11-29	연결 없음
VA-LSTM	Accuracy 77.5%	View Adaptive Recurrent Neural Networks for High Performance Human Action Recognition from Skeleton Data 2017-03-24	코드 1
DPRL	Accuracy 76.9%	Deep Progressive Reinforcement Learning for Skeleton-Based Action Recognition 2018-06-01	연결 없음
Dynamic Skeletons	Accuracy 75.5%	Jointly learning heterogeneous features for rgb-d activity recognition 2016-12-15	연결 없음
ST-LSTM (Tree)	Accuracy 73.4%	Skeleton-Based Action Recognition Using Spatio-Temporal LSTM Network with Trust Gates 2017-06-26	연결 없음