videomae-base-finetuned-soccer-action-recognition3
anirudhmu
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: eval_loss: 0.2217, eval_accuracy: 0.9390, eval_runtime: 55.2748, eval_samples_per_second: 5.337, eval_steps_per_second: 1.791, epoch: 30.03, step: 1790.
Como usar
Código de ejemplo:
# Para utilizar este modelo, primero instale las bibliotecas necesarias:
!pip install transformers
from transformers import VideoClassificationPipeline
# Cargar el modelo
model_path = 'anirudhmu/videomae-base-finetuned-soccer-action-recognition3'
pipeline = VideoClassificationPipeline(model=model_path)
# Usar el modelo para una predicción
video_path = 'ruta/al/video.mp4'
result = pipeline(video_path)
print(result)
Funcionalidades
- Clasificación de video
- Transformadores
- TensorBoard
- Safetensors
Casos de uso
- Reconocimiento y clasificacion de acciones en videos de fútbol.
- Análisis de secuencias de video para detectar acciones específicas en partidos de fútbol.