Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Human Interaction Recognition

37 평가 기록 10 datasets

Human Interaction Recognition (HIR) is a field of study that involves the development of computer algorithms to detect and recognize human interactions in videos, images, or other multimedia content. The goal of HIR is to automatically identify and analyze the social interactions between people, their body language, and facial expressions.

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벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
PGFA
Accuracy: 69.8%
논문 코드
SkateFormer
Accuracy (Cross-Subject): 92.3Accuracy (Cross-Setup): 93.2
논문 코드
SkateFormer
Accuracy (Cross-Subject): 97.1Accuracy (Cross-View): 99.3
논문 코드
MOW
HACO
Precision: 0.525Recall: 0.632F1-Score: 0.531
논문 코드
UT
H-LSTCM
Accuracy: 98.33
논문 -
BIT
H-LSTCM
Accuracy: 94.03
논문 -
ISTA-Net
Accuracy: 98.51±1.47
논문 코드
Slow-Fast(Finetune by Fivewin team)
Top-1 accuracy %: 55.11
논문 코드
SBU
LSTM-IRN'fc1inter+intra
Accuracy: 98.2
논문 코드
LSTM-IRN'fc1inter+intra
Accuracy (Set 1): 98.3Accuracy (Set 2): 96.7
논문 코드

데이터셋

10개

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

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