文件名称:星图识别matlab代码-Awesome-Weakly-Supervised-Temporal-Action-Localization:精选的
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文件格式:ZIP
更新时间:2024-06-08 23:08:19
系统开源
星图识别matlab代码令人敬畏的弱监督时间行为本地化 精选的关于弱监督时间动作本地化的出版物列表。 建立该存储库的目的是帮助在弱监督的时间动作本地化上导航主流。 请注意,此处仅包含会议(为简洁起见)接受的论文(以提高可靠性)。 上次更新时间:2021/05/03 目录 性能表 报告了在标准交集(IoU)阈值下的平均平均精度(mAP)。 例如,“ @ 0.5”表示在IoU阈值为0.5时的mAP得分。 AVG表示IoU阈值下的平均mAP从0.1到0.7(对于THUMOS14)或0.5到0.95,步长为0.05(对于ActivityNet两种版本)。 另外,指向实现的链接随附有其框架规范(如果有)。 “ o-”和“ u-”分别表示官方和非正式实施。 (*:额外使用修剪后的视频,†:额外使用其他计数信息,例如动作频率,姿势和音频) 土狼14 ID 年 会场 模型(或作者) @ 0.1 @ 0.2 @ 0.3 @ 0.4 @ 0.5 @ 0.6 @ 0.7 AVG 代码 1个 2017年 心肺复苏术 44.4 37.7 28.2 21.1 13.7 -- -- -- 2个 2017年 国际CC
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Awesome-Weakly-Supervised-Temporal-Action-Localization-main
----README.md(24KB)