Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Video Classification

34 평가 기록 13 datasets

Video Classification is the task of producing a label that is relevant to the video given its frames. A good video level classifier is one that not only provides accurate frame labels, but also best describes the entire video given the features and the annotations of the various frames in the video. For example, a video might contain a tree in some frame, but the label that is central to the video might be something else (e.g., “hiking”). The granularity of the labels that are needed to describe the frames and the video depends on the task. Typical tasks include assigning one or more global labels to the video, and assigning one or more labels for each frame inside the video.

<span class="description-source">Source: Efficient Large Scale Video Classification </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
HERMES
Accuracy (%): 95.2
논문 코드
HERMES
Accuracy (%): 93.5
논문 코드
Hybrid EfficientNet B7 + Bi-LSTM
4-class test accuracy: 67.48%
논문 코드
MoB
VTN
Accuracy: 77.85
논문 코드
DCGN (self-attention graph pooling)
Hit@1: 87.7
논문 -
CNN+LSTM
1:1 Accuracy: 98%
논문 코드
Multigrid
mAP: 38.2
논문 코드
Cooperative Ours (3rd-person)
Accuracy (%): 24.7
논문 코드
Multigrid
Top-1: 77.6
논문 코드
Video
Accuracy (%): 73.95
논문 코드
Multi-Label Prototypes Contrastive Learning
AUPR: 88.4
논문 -
MSNet-R50En (ours)
Top-5 Accuracy: 84
논문 코드

데이터셋

13개

논문

라이브러리

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