videomae-base-finetuned-ucf101-subset
Este modelo es una versión afinada del MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.2061, Precisión: 0.9484.
Como usar
No se proporcionaron detalles específicos sobre cómo usar el modelo, pero aquí hay algunos hiperparámetros utilizados durante el entrenamiento que podrían ser útiles:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
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: 600
También hay algunos resultados de la evaluación durante el entrenamiento que te pueden interesar:
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Accuracy |
|---------------|-------|------|-----------------|----------|
| 1.9543 | 0.12 | 75 | 1.5145 | 0.6 |
| 0.7175 | 1.12 | 150 | 0.9735 | 0.6571 |
| 0.2914 | 2.12 | 225 | 0.4764 | 0.8 |
| 0.54 | 3.12 | 300 | 0.6036 | 0.8 |
| 0.1074 | 4.12 | 375 | 0.1995 | 0.9286 |
| 0.0087 | 5.12 | 450 | 0.1256 | 0.9714 |
| 0.0061 | 6.12 | 525 | 0.0466 | 0.9857 |
| 0.0082 | 7.12 | 600 | 0.0363 | 0.9857 |
Funcionalidades
- Clasificación de video
- Compatibilidad con Transformers
- Integración con TensorBoard
- Uso de Safetensors
Casos de uso
- Clasificación automática de videos
- Análisis de contenido de video
- Etiquetado de escenas en videos