Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Gesture Recognition

89 평가 기록 33 datasets

Gesture Recognition is an active field of research with applications such as automatic recognition of sign language, interaction of humans and robots or for new ways of controlling video games.

<span class="description-source">Source: Gesture Recognition in RGB Videos Using Human Body Keypoints and Dynamic Time Warping </span>

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벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
TENNs-PLEIADES
Accuracy (%): 100.00
논문 코드
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 -
Two 3DCNNs: LRN + HRN [11]
Accuracy: 77.5
논문 -
Key Frames + Feature Fusion
Accuracy: 98.23%
논문 코드

데이터셋

33개

논문

라이브러리

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