アクション認識
アクション認識は、コンピュータビジョンの分野におけるタスクで、ビデオや画像を通じて人間の行動を識別し分類することを目指しています。このタスクの目的は、ビデオや画像で行われている行動を事前に定義された行動カテゴリーに分類し、正確な行動検出と理解を達成することです。この技術は、ビデオ監視、ヒューマンコンピュータインタラクション、スポーツ分析などの応用において重要な価値を持っています。しかし、大規模なビデオデータセットの構築が困難であるため、現存する多くのアクション認識ベンチマークは比較的小規模で、通常1万本程度のビデオしか含んでいません。
Something-Something V2
MSNet-R50En (8+16 ensemble, ImageNet pretrained)
UCF101
ResNet50
HMDB-51
VideoMAE V2-g
Something-Something V1
InternVideo
AVA v2.2
VideoMAE (K700 pretrain+finetune, ViT-L, 16x4)
EPIC-KITCHENS-100
Avion (ViT-L)
NTU RGB+D
PoseC3D (RGB + Pose)
NTU RGB+D 120
PoseC3D (RGB + Pose)
Diving-48
ActivityNet
Text4Vis (w/ ViT-L)
AVA v2.1
H2O (2 Hands and Objects)
HandFormer-B/21x8
THUMOS’14
BMN
Sports-1M
ip-CSN-152 (RGB)
HACS
UniFormerV2-L
Charades-Ego
LaViLa (Finetuned, TimeSformer-L)
Volleyball
PoseC3D (Pose Only)
BAR
HAA500
UAV-Human
PMI Sampler
Animal Kingdom
Jester (Gesture Recognition)
DirecFormer
RareAct
Real Life Violence Situations Dataset
DeVTr
ICVL-4
IRD
miniSports
UCF-101
R3D-18
Drone-Action
Mimetics
JMRN
Okutama-Action
Penn Action
SL-Animals
SEW-Resnet18 (3sets)
ActionNet-VE
Charades
EgoGesture
EPIC-KITCHENS-55
HMDB51
MSQNet
UTD-MHAD
VIRAT Ground 2.0
DVS128 Gesture
Hockey
IndustReal
KTH
CNN-GRU
MECCANO
SlowFast
MTL-AQA
C3D-AVG
N-UCLA
DVANet
NEC Drone
RoCoG-v2
Skeleton-Mimetics
THUMOS14
UAV Human
FAR
UCF 101
R2+1D-BERT
UCFSports
Win-Fail Action Understanding
2DCNN+TRN