videomae-large_14class_UCFCrime
Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-large en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: pérdida de evaluación: 2.1336, matriz de confusión de evaluación, tiempo de ejecución de evaluación: 888.8746, muestras por segundo de evaluación: 2.459, pasos por segundo de evaluación: 1.23. Parámetros del hiperparámetro de entrenamiento incluyen una tasa de aprendizaje de 5e-05, tamaño del lote de entrenamiento de 2, tamaño del lote de evaluación de 2, semilla de 42, optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08, tipo de programador de tasa de aprendizaje: lineal, proporción de calentamiento del programador de tasa de aprendizaje: 0.1, pasos de entrenamiento: 5560. Versiones del marco: Transformers 4.39.3, Pytorch 2.2.1+cu121, Datasets 2.18.0, Tokenizers 0.15.2.
Como usar
Procedimiento de entrenamiento
Los siguientes hiperparámetros se usaron durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 2
eval_batch_size: 2
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 5560
Resultados de evaluación
Este modelo logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación:
- pérdida de evaluación: 2.1336
- matriz de confusión de evaluación
- tiempo de ejecución de evaluación: 888.8746
- muestras por segundo de evaluación: 2.459
- pasos por segundo de evaluación: 1.23
Ejemplo de código de evaluación
from transformers import VideoMAEForVideoClassification, VideoMAEFeatureExtractor
# Cargue el modelo y el extractor de características
model = VideoMAEForVideoClassification.from_pretrained("Chaitanya798800/videomae-large_14class_UCFCrime")
feature_extractor = VideoMAEFeatureExtractor.from_pretrained("Chaitanya798800/videomae-large_14class_UCFCrime")
Funcionalidades
- Clasificación de videos
- Transformers
- Safetensors
- Creado a partir de Trainer
Casos de uso
- Clasificación de crímenes en videos
- Detección de actividades sospechosas
- Monitoreo de seguridad en tiempo real