videomae-base-finetuned-ucf101-subset

danbrooks
Clasificación de video

Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.2628 Precisión: 0.9419 Modelo de clasificación de video utilizando Transformers y PyTorch, generado a partir del Entrenador. No tiene suficiente actividad para ser desplegado en la API de Inferencia (sin servidor) todavía, pero puede ser desplegado en Endpoints de Inferencia (dedicado).

Como usar

Los siguientes hiperparámetros fueron utilizados durante el entrenamiento:

  • rate de aprendizaje: 5e-05
  • tamaño del lote de entrenamiento: 1
  • tamaño del lote de evaluación: 1
  • semilla: 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: 1200
Transformers 4.33.2
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.13.3

Funcionalidades

Clasificación de videos
Usa Transformers
Construido con PyTorch
Generado a partir del Entrenador

Casos de uso

Clasificación de videos en diferentes categorías
Análisis de contenido de video