Papers with Code · CC BY-SA 4.0

HMDB-51

아카이브 평가 77건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

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
VideoMAE V2-g	Average accuracy of 3 splits 88.7	VideoMAE V2: Scaling Video Masked Autoencoders with Dual Masking 2023-03-29	코드 1
DejaVid	Average accuracy of 3 splits 88.6	DejaVid: Encoder-Agnostic Learned Temporal Matching for Video Classification 2025-01-01	코드 1
DEEP-HAL with ODF+SDF(I3D)	Average accuracy of 3 splits 87.56	Self-supervising Action Recognition by Statistical Moment and Subspace Descriptors 2020-01-14	연결 없음
TO+MaxExp+IDT	Average accuracy of 3 splits 87.21	High-order Tensor Pooling with Attention for Action Recognition 2021-10-11	연결 없음
SCK⊕(I3D)+IDT	Average accuracy of 3 splits 86.11	Tensor Representations for Action Recognition 2020-12-28	코드 1
SO+MaxExp+IDT	Average accuracy of 3 splits 85.70	High-order Tensor Pooling with Attention for Action Recognition 2021-10-11	연결 없음
R2+1D-BERT	Average accuracy of 3 splits 85.10	Late Temporal Modeling in 3D CNN Architectures with BERT for Action Recognition 2020-08-03	코드 1 · 코드 2
Ours + ResNext101 BERT	Average accuracy of 3 splits 84.53	Pose And Joint-Aware Action Recognition 2020-10-16	코드 1
SMART	Average accuracy of 3 splits 84.36	SMART Frame Selection for Action Recognition 2020-12-19	연결 없음
OmniSource (SlowOnly-8x8-R101-RGB + I3D Flow)	Average accuracy of 3 splits 83.8	Omni-sourced Webly-supervised Learning for Video Recognition 2020-03-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
ZeroI2V ViT-L/14	Average accuracy of 3 splits 83.4	ZeroI2V: Zero-Cost Adaptation of Pre-trained Transformers from Image to Video 2023-10-02	코드 1 · 코드 2
PERF-Net (distilled S3D-G)	Average accuracy of 3 splits 83.2	PERF-Net: Pose Empowered RGB-Flow Net 2020-09-28	연결 없음
BIKE	Average accuracy of 3 splits 83.1	Bidirectional Cross-Modal Knowledge Exploration for Video Recognition with Pre-trained Vision-Language Models 2022-12-31	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
BubbleNET	Average accuracy of 3 splits 82.60	Bubblenet: A Disperse Recurrent Structure To Recognize Activities 2020-10-30	연결 없음
HAF+BoW/FV halluc	Average accuracy of 3 splits 82.48	Hallucinating IDT Descriptors and I3D Optical Flow Features for Action Recognition with CNNs 2019-06-13	연결 없음
CCS + TSN (ImageNet+Kinetics pretrained)	Average accuracy of 3 splits 81.9	Cooperative Cross-Stream Network for Discriminative Action Representation 2019-08-27	연결 없음
RepFlow-50 ([2+1]D CNN, FcF, Non-local block)	Average accuracy of 3 splits 81.1	Representation Flow for Action Recognition 2018-10-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
Multi-stream I3D	Average accuracy of 3 splits 80.92	Contextual Action Cues from Camera Sensor for Multi-Stream Action Recognition 2019-03-20	연결 없음
MARS+RGB+FLow (64 frames, Kinetics pretrained)	Average accuracy of 3 splits 80.9	MARS: Motion-Augmented RGB Stream for Action Recognition 2019-06-01	코드 1
Two-stream I3D	Average accuracy of 3 splits 80.9	Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset 2017-05-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34
Two-Stream I3D (Imagenet+Kinetics pre-training)	Average accuracy of 3 splits 80.7	Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset 2017-05-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34
LGD-3D Two-stream	Average accuracy of 3 splits 80.5	Learning Spatio-Temporal Representation with Local and Global Diffusion 2019-06-13	연결 없음
D3D + D3D	Average accuracy of 3 splits 80.5	D3D: Distilled 3D Networks for Video Action Recognition 2018-12-19	코드 1
AMD(ViT-B/16)	Average accuracy of 3 splits 79.6	Asymmetric Masked Distillation for Pre-Training Small Foundation Models 2023-11-06	연결 없음
D3D (Kinetics-600 pretraining)	Average accuracy of 3 splits 79.3	D3D: Distilled 3D Networks for Video Action Recognition 2018-12-19	코드 1
LGD-3D Flow	Average accuracy of 3 splits 78.9	Learning Spatio-Temporal Representation with Local and Global Diffusion 2019-06-13	연결 없음
Hidden Two-Stream	Average accuracy of 3 splits 78.7	Hidden Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition 2017-04-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
R[2+1]D-TwoStream (Kinetics pretrained)	Average accuracy of 3 splits 78.7	A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition 2017-11-30	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24
D3D (Kinetics-400 pretraining)	Average accuracy of 3 splits 78.7	D3D: Distilled 3D Networks for Video Action Recognition 2018-12-19	코드 1
I3D RGB + DMC-Net (I3D)	Average accuracy of 3 splits 77.8	DMC-Net: Generating Discriminative Motion Cues for Fast Compressed Video Action Recognition 2019-01-11	연결 없음