videomae-base-finetuned-ucf101-subset

ahmedabdo

Clasificación de video

Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: pérdida de evaluación: 0.5122, precisión de evaluación: 0.7953, tiempo de evaluación: 363.1654, muestras por segundo de evaluación: 2.247, pasos por segundo de evaluación: 0.281, época: 6.03, paso: 490.

Como usar

Para usar este modelo, necesitas conocer ciertos hiperparámetros de entrenamiento que se usaron:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 2200

También se usaron las siguientes versiones de marcos:
Transformers 4.37.0
Pytorch 2.1.2
Datasets 2.1.0
Tokenizers 0.15.1

Funcionalidades

Clasificación de videos
Transformers
TensorBoard
Safetensors

Casos de uso

Clasificación de videos