行为识别模型训练准确度评估数据集ActionRecognitionModelTrainingAccuracyEvaluationDataset-yizhou00
数据来源：互联网公开数据
标签：行为识别, 视频分析, 深度学习, 模型评估, UCF-20, 准确率, 计算机视觉, 实验结果
数据概述：
该数据集包含用于评估行为识别模型训练结果的数据，主要记录了在UCF-20数据集上训练的不同模型在测试集上的准确度表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推测为模型训练与评估的实验结果。
地理范围：数据未限定地理范围，但与UCF-20数据集相关，UCF-20数据集包含来自不同场景的视频。
数据维度：数据集主要包含每个实验的准确度评估结果，包括每个类别的准确率（acc_per_class）、正确样本数量（correct_count）、总样本数量（all_count）和整体准确率（overall_acc）。
数据格式：CSV格式，文件名为accuracy.csv，每个文件对应一个实验结果，包含多个实验子目录。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习和行为识别领域的学术研究，如不同模型结构、训练策略对行为识别准确率的影响分析。
行业应用：可以为智能视频监控、智能安防、人机交互等行业提供数据支持，用于评估行为识别系统性能。
决策支持：支持行为识别模型的设计与优化，为相关领域的决策提供数据支撑。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉相关课程的实训素材，帮助学生理解模型评估方法，提升实践能力。
此数据集特别适合用于分析不同模型在行为识别任务上的性能差异，评估模型泛化能力，并为模型优化提供依据。
