| DirecFormer |
- Top-1 Accuracy
- 64.94
- Top-5 Accuracy
- 87.9
|
DirecFormer: A Directed Attention in Transformer Approach to Robust Action Recognition 2022-03-19 |
코드 1 |
| RSANet-R50 (8 frames, ImageNet pretrained, a single clip) |
- Top-1 Accuracy
- 64.8
- Top-5 Accuracy
- 89.1
|
Relational Self-Attention: What's Missing in Attention for Video Understanding 2021-11-02 |
코드 1 |
| MSNet-R50 (16 frames, ImageNet pretrained) |
- Top-1 Accuracy
- 64.7
- Top-5 Accuracy
- 89.4
|
MotionSqueeze: Neural Motion Feature Learning for Video Understanding 2020-07-20 |
코드 1 · 코드 2 |
| AK-Net |
- Top-1 Accuracy
- 64.3
|
Action Keypoint Network for Efficient Video Recognition 2022-01-17 |
연결 없음 |
| VoV3D-M (32frames, from scratch, single) |
- Top-1 Accuracy
- 64.2
- Top-5 Accuracy
- 88.8
- Parameters
- 3.3M
- GFLOPs
- 11.5x6
|
Diverse Temporal Aggregation and Depthwise Spatiotemporal Factorization for Efficient Video Classification 2020-12-01 |
코드 1 |
| VoV3D-L (16frames, from scratch, single) |
- Top-1 Accuracy
- 64.1
- Top-5 Accuracy
- 88.6
- Parameters
- 5.8M
- GFLOPs
- 9.3x6
|
Diverse Temporal Aggregation and Depthwise Spatiotemporal Factorization for Efficient Video Classification 2020-12-01 |
코드 1 |
| TAda2D (ResNet-50, 8 frames) |
- Top-1 Accuracy
- 64.0
- Top-5 Accuracy
- 88.0
|
TAda! Temporally-Adaptive Convolutions for Video Understanding 2021-10-12 |
코드 1 · 코드 2 |
| MoViNet-A2 |
- Top-1 Accuracy
- 63.5
- Top-5 Accuracy
- 89.0
- Parameters
- 4.8M
- GFLOPs
- 10.3x1
|
MoViNets: Mobile Video Networks for Efficient Video Recognition 2021-03-21 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| VoV3D-M (16frames, from scratch, single) |
- Top-1 Accuracy
- 63.2
- Top-5 Accuracy
- 88.2
- Parameters
- 3.3M
- GFLOPs
- 5.7x6
|
Diverse Temporal Aggregation and Depthwise Spatiotemporal Factorization for Efficient Video Classification 2020-12-01 |
코드 1 |
| MSNet-R50 (8 frames, ImageNet pretrained) |
- Top-1 Accuracy
- 63
- Top-5 Accuracy
- 88.4
|
MotionSqueeze: Neural Motion Feature Learning for Video Understanding 2020-07-20 |
코드 1 · 코드 2 |
| MoViNet-A1 |
- Top-1 Accuracy
- 62.7
- Top-5 Accuracy
- 89.0
- Parameters
- 4.6M
- GFLOPs
- 6.0x1
|
MoViNets: Mobile Video Networks for Efficient Video Recognition 2021-03-21 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| OmniVL |
- Top-1 Accuracy
- 62.5
- Top-5 Accuracy
- 86.2
|
OmniVL:One Foundation Model for Image-Language and Video-Language Tasks 2022-09-15 |
연결 없음 |
| TimeSformer-HR |
- Top-1 Accuracy
- 62.5
|
Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding? 2021-02-09 |
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 |
| TimeSformer-L |
- Top-1 Accuracy
- 62.3
|
Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding? 2021-02-09 |
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 |
| TRG (ResNet-50) |
- Top-1 Accuracy
- 62.2
- Top-5 Accuracy
- 90.3
|
Temporal Reasoning Graph for Activity Recognition 2019-08-27 |
연결 없음 |
| TPN (TSM-50) |
- Top-1 Accuracy
- 62.0
|
Temporal Pyramid Network for Action Recognition 2020-04-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Multigrid |
- Top-1 Accuracy
- 61.7
|
A Multigrid Method for Efficiently Training Video Models 2019-12-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| SlowFast |
- Top-1 Accuracy
- 61.7
|
SlowFast Networks for Video Recognition 2018-12-10 |
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 |
| TRG (Inception-V3) |
- Top-1 Accuracy
- 61.3
- Top-5 Accuracy
- 91.4
|
Temporal Reasoning Graph for Activity Recognition 2019-08-27 |
연결 없음 |
| MoViNet-A0 |
- Top-1 Accuracy
- 61.3
- Top-5 Accuracy
- 88.2
- Parameters
- 3.1M
- GFLOPs
- 2.7x1
|
MoViNets: Mobile Video Networks for Efficient Video Recognition 2021-03-21 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| CCS + two-stream + TRN |
- Top-1 Accuracy
- 61.2
- Top-5 Accuracy
- 89.3
|
Cooperative Cross-Stream Network for Discriminative Action Representation 2019-08-27 |
연결 없음 |
| VidTr-L |
- Top-1 Accuracy
- 60.2
|
VidTr: Video Transformer Without Convolutions 2021-04-23 |
연결 없음 |
| TimeSformer |
- Top-1 Accuracy
- 59.5
|
Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding? 2021-02-09 |
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 |
| SVT |
- Top-1 Accuracy
- 59.2
|
Self-supervised Video Transformer 2021-12-02 |
코드 1 |
| TAM (5-shot) |
- Top-1 Accuracy
- 52.3
|
Few-Shot Video Classification via Temporal Alignment 2019-06-27 |
연결 없음 |
| model3D_1 with left-right augmentation and fps jitter |
- Top-1 Accuracy
- 51.33
- Top-5 Accuracy
- 80.46
|
The "something something" video database for learning and evaluating visual common sense 2017-06-13 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| Prob-Distill |
- Top-1 Accuracy
- 49.9
- Top-5 Accuracy
- 79.1
|
Attention Distillation for Learning Video Representations 2019-04-05 |
연결 없음 |
| STM + TRNMultiscale |
- Top-1 Accuracy
- 47.73
|
Comparative Analysis of CNN-based Spatiotemporal Reasoning in Videos 2019-09-11 |
코드 1 |
| InternVideo2-6B |
- Top-1 Accuracy
- 1
- Top-5 Accuracy
- 12
- Parameters
- 2131
- GFLOPs
- 13321
|
InternVideo2: Scaling Foundation Models for Multimodal Video Understanding 2024-03-22 |
코드 1 · 코드 2 |
| MViTv2-B (IN-21K + Kinetics400 pretrain) |
- Top-5 Accuracy
- 93.4
- Parameters
- 51.1
|
MViTv2: Improved Multiscale Vision Transformers for Classification and Detection 2021-12-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |