videomae-base-finetuned-ucf101-subset
fabiodrbarros
Clasificación de video
Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.4995, Precisión: 0.8286.
Como usar
Se utilizaron los siguientes hiperparámetros 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: 1200
Resultados del entrenamiento
- 2.027 || 0.25 || 300 || 1.8390 || 0.2857
- 1.3116 || 1.25 || 600 || 1.6661 || 0.5571
- 0.524 || 2.25 || 900 || 1.1422 || 0.7857
- 0.9958 || 3.25 || 1200 || 0.4995 || 0.8286
Funcionalidades
- Clasificación de Video
- Transformers
- PyTorch
- Generado a partir de Trainer
- Pérdida: 0.4995
- Precisión: 0.8286
Casos de uso
- Clasificación de Videos en diferentes categorías.
- Análisis de contenido de videos para sistemas de vigilancia.
- Identificación de actividades en videos deportivos.