videomae-base-finetuned-ucf101-subset

fixtern

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: 0.6407 y Precisión: 0.7286.

Como usar

Este modelo se puede usar para la clasificación de videos. Los siguientes hiperparámetros fueron utilizados durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 2
eval_batch_size: 2
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: 300

Funcionalidades

Clasificación de Video
Transformers
PyTorch
videomae
Generado a partir del entrenador
Puntos de inferencia

Casos de uso

Clasificación de videos en diferentes categorías
Uso para análisis de contenido de video
Implementación en aplicaciones que requieren reconocimiento de acciones en videos