Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Hand Gesture Recognition

Hand › Hand Gesture Recognition 59 평가 기록 18 datasets

Hand gesture recognition (HGR) is a subarea of Computer Vision where the focus is on classifying a video or image containing a dynamic or static, respectively, hand gesture. In the static case, gestures are also generally called poses. HGR can also be performed with point cloud or joint hand data.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
e2eET
Accuracy: 95.83
논문 코드
DSTSA-GCN
Accuracy: 93.57
논문 코드
De+Recouple
Accuracy: 91.70
논문 코드
ResNeXt-101
Accuracy: 94.03
논문 코드
e2eET
14 Gestures Accuracy: 97.8628 Gestures Accuracy: 95.36
논문 코드
8-MFFs-3f1c (5 crop)
Accuracy: 57.4
논문 코드
Prototypical Networks + CNN
Accuracy : 98.38
논문 코드
3DCNN_VIVA_4
14 gestures accuracy: 73121216
논문 -
Key Frames + Feature Fusion
Accuracy: 98.23%
논문 코드
DRX3D
Top 1 Accuracy: 96.6
논문 코드
DenseNet
Accuracy : 96.05
논문 코드

데이터셋

18개

논문

라이브러리

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