detección de anomalías
Amadeus99
Clasificación de video
Este modelo es una versión afinada de facebook/timesformer-base-finetuned-k400 en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.4964, AUC: 0.9291.
Como usar
from transformers import TimesformerForVideoClassification, TimesformerProcessor
from PIL import Image
import requests
model = TimesformerForVideoClassification.from_pretrained('Amadeus99/anomaly-detection')
processor = TimesformerProcessor.from_pretrained('Amadeus99/anomaly-detection')
url = 'url_del_video'
video_files = [requests.get(url, stream=True).raw]
inputs = processor(video_files, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
pred = outputs.logits.argmax(-1)
print('Predicción:', pred)
Funcionalidades
- Clasificación de Video
- Transformers
- Safetensors
- Generado a partir de Trainer
- Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Detección de anomalías en vídeos
- Clasificación de actividades en vídeos