Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Weakly Supervised Action Localization

Zero-Shot Learning › Temporal Action Localization › Weakly Supervised Action Localization 107 평가 기록 9 datasets

In this task, the training data consists of videos with a list of activities in them without any temporal boundary annotations. However, while testing, given a video, the algorithm should recognize the activities in the video and also provide the start and end time.

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벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
HR-Pro
mAP@0.5: 52.2mAP@0.1:0.7: 60.3mAP@0.1:0.5: 71.6
논문 코드
SAL
mAP@0.5: 48.5Mean mAP: 30.8
논문 코드
SAL
mAP@0.5: 44.5mAP@0.5:0.95: 28.8
논문 코드
LACP
mAP@0.5: 45.3
논문 코드
HR-Pro
avg-mAP (0.1-0.5): 71.6avg-mAP (0.3-0.7): 51.1avg-mAP (0.1:0.7): 60.3
논문 코드
AU-Action
mAP@0.1:0.7: 76.9mAP@0.5: 66.3
논문 코드
HR-Pro
mAP@0.1:0.7: 59.4mAP@0.5: 55.3
논문 코드
HAAN
mAP: 4.10mAP IOU@0.5: 7.05mAP IOU@0.75: 3.95mAP IOU@0.95: 1.14
논문 코드
ProCL
avg-mAP (0.1:0.7): 47.7
논문 코드

데이터셋

9개

논문

라이브러리

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