Papers with Code · CC BY-SA 4.0
Multimodal Activity Recognition
Activity Recognition › Multimodal Activity Recognition
37 평가 기록
10 datasets
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벤치마크
Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.
Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
TCN (Skeleton Kinect)
Accuracy: 80.1
논문
코드
DSSCA-SSLM (RGB+D)
Accuracy: 97.5
논문
-
AssembleNet
Top-1 (%): 34.27Top-5 (%): 62.71
논문
코드
PoseMap
Accuracy (CS): 94.5
논문
-
Cubic SVM
Accuracy: 97.90
논문
-
MuMu
F1-Score (Cross-Subject): 76.28F1-Score (Cross-Session): 87.50
논문
-
RecCapsNet & LSTM (Camera and IMU)
Accuracy: 86.64%
논문
-
HAMLET
F1-score: 81.52
논문
-
HAMLET
Accuracy (CS): 97.56
논문
-
논문
1801.03150
2018-01-09
이 페이지의 평가 4건
Top-1 (%): 31.16Top-5 (%): 57.67
1901.02858
2019-01-09
이 페이지의 평가 3건
Accuracy: 97.90
Accuracy: 64.6%Train F-measure: 52.9%
1905.13209
2019-05-30
이 페이지의 평가 1건
Top-1 (%): 34.27Top-5 (%): 62.71
1905.13533
2019-05-28
이 페이지의 평가 1건
Accuracy: 86.64%
Accuracy: 80.2%
2008.01148
2020-08-03
이 페이지의 평가 1건
F1-score: 81.52
라이브러리
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