《表2 Standford40数据集下的实验结果》

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《基于场景-部件的人体行为识别方法》

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Standford40实验:表2对数据集Stanford40进行了不同方法的对比。Fahad[14]等人通过迁移学习获得的特定行为检测器来检测人体区域来替代groundtruth边界框，获得了75.4%的平均精度。Zhao[15]等人学习一些语义检测器，并以从上至下的金字塔顺序进行排列以扩大类与类之间方差，获得了80.6%的平均精度。Zhang[2]等人通过勾勒潜在的人-物交互区域获得了82.6%的平均精度。而本文的基于场景-部件（SPAN）的行为识别方法，除了得益于精准定位的部件外观特征，场景的加入也对精度有了进一步的提升，获得了89.4%的平均精度。