videomae-base-finetuned-ucf101-subset
GoblinCyanide
Clasificación de video
Este modelo es una versión ajustada del MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.3235, Precisión: 0.9355.
Como usar
### Hyperparámetros de entrenamiento:
- 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: 1875
### Uso del modelo:
```python
from transformers import VideoMAEForVideoClassification, VideoMAEProcessor
import torch
model = VideoMAEForVideoClassification.from_pretrained('GoblinCyanide/videomae-base-finetuned-ucf101-subset')
processor = VideoMAEProcessor.from_pretrained('MCG-NJU/videomae-base')
inputs = processor(video_frames, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
prediction = torch.argmax(logits, dim=-1)
Funcionalidades
- Clasificación de Video
- Uso de Transformers
- Sensor de Seguridad (Safetensors)
- Visualización de TensorBoard
- Generado a partir de Trainer
- EndPoints de Inferencia
Casos de uso
- Clasificación de videos de deportes
- Análisis de contenido multimedia
- Detección y etiquetado de actividades en videos