videomae-base-short-ssv2-finetuned-SLT-subset

asmaa1

Clasificación de video

Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base-short-ssv2 en un conjunto de datos desconocido. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 2.8796, Precisión: 0.0556

Como usar

Los siguientes hiperparámetros se utilizaron durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 1
eval_batch_size: 1
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: 68

Resultados del entrenamiento:
| Pérdida de entrenamiento | Época | Paso | Pérdida de validación | Precisión |
|--------------------------|-------|------|-----------------------|-----------|
| 3.1181                   | 0.25  | 17   | 2.8796                | 0.0556    |
| 3.0203                   | 1.25  | 34   | 2.8795                | 0.0556    |
| 2.9871                   | 2.25  | 51   | 2.8519                | 0.0556    |
| 2.8281                   | 3.25  | 68   | 2.8441                | 0.0556    |

Funcionalidades

Clasificación de videos
Transformers
PyTorch
Generado a partir de Trainer
End points de inferencia

Casos de uso

Clasificación de contenido de video
Etiquetado de secuencias de video para análisis
Automatización de análisis de video en aplicaciones industriales