《表4 PASCAL VOC行为识别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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PASCAL VOC2012数据集:该数据集包含了跳、打电话、演奏乐器、阅读、骑单车、骑马、跑、拍照、使用电脑、行走共10种不同的行为类别。每个行为类别有400～500张图片用作训练和验证，其余的用作测试。PASCAL VOC2012实验:将在Stanford40上训练得到的模型在PASCAL VOC2012数据集的测试集上进行验证，实验结果如表4所示。对比没有场景的PAN方法，SPAN方法在“演奏乐器”“阅读”等类别中有明显提升，这说明了场景与行为类别相关度高时，场景的加入会提升行为识别精确度。同时实验结果说明了，在Stanford40上训练得到的模型在PASCAL VOC2012数据集上依然有着良好的泛化性能。