Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Action Segmentation

153 평가 기록 15 datasets

Action Segmentation is a challenging problem in high-level video understanding. In its simplest form, Action Segmentation aims to segment a temporally untrimmed video by time and label each segmented part with one of pre-defined action labels. The results of Action Segmentation can be further used as input to various applications, such as video-to-text and action localization.

<span class="description-source">Source: TricorNet: A Hybrid Temporal Convolutional and Recurrent Network for Video Action Segmentation </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
AdaFocus (newly extracted I3D-features, LT-Context model)
F1@10%: 82.1F1@50%: 67.5Acc: 78.0Edit: 78.3
논문 -
Br-Prompt+ASPnet (RGB, flow, accelerometer)
F1@10%: 92.7Edit: 87.5Acc: 91.4F1@25%: 91.6
논문 -
Semantic2Graph
F1@10%: 95.7F1@50%: 91.3Acc: 89.8Edit: 92.0
논문 -
UnLoc-L
Frame accuracy: 72.8
논문 코드
HVQ
Acc: 54.4F1: 39.7Recall: 44.9JSD: 82.5
논문 코드
ASQuery
MoF: 40.4F1@10%: 37.8F1@25%: 35.6F1@50%: 29.4
논문 코드
AUL
Acc: 67.3
논문 코드
MRG-Net
Edit Distance: 89.3±5.2Accuracy: 87.9±4.2
논문 -
HVQ
Accuracy: 51.2F1: 30.7Recall: 25.9JSD: 64.8
논문 코드
LSTM+AL
Acc: 60.6
논문 코드
AdaFocus (newly extracted I3D-features, POC model)
Acc: 49.6
논문 -

데이터셋

15개

논문

라이브러리

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