Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Pedestrian Attribute Recognition

30 평가 기록 8 datasets

Pedestrian attribution recognition is the task of recognizing pedestrian features - such as whether they are talking on a phone, whether they have a backpack, and so on.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: HydraPlus-Net: Attentive Deep Features for Pedestrian Analysis )</span>

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
PATH (Partial FT)
Accuracy: 90.8
논문 코드
UniHCP (FT)
Accuracy: 88.78%
논문 코드
Hulk(Finetune, ViT-L)
Accuracy: 85.86
논문 코드
RAP
Attribute-Specific Localization
Accuracy: 68.17%
논문 코드
DenseNet
Gender: 75.0Hat: 67.2UCC: 49.8UCS: 73.0
논문 코드
MBNET
Accuracy: 91.13
논문 코드
Attrivision
F1 score: 88.8Accuracy : 83.8
논문 -
Attrivision
F1 score: 91.9Accuracy : 89.4
논문 -

데이터셋

8개

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.