videomae-base-finetuned-ucf101-subset

hocheewai

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: 0.4599, Precisión: 0.8284.

Como usar

Este modelo no tiene suficiente actividad para ser implementado en la API de Inferencia (sin servidor) todavía. Aumente su visibilidad social y vuelva a consultar más adelante, o impleméntelo en Endpoints de Inferencia (dedicados) en su lugar.
Parámetros de 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: lineal
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 604

Resultados de Entrenamiento
Loss de entrenamiento
Época
Paso
Validation Loss
Precisión

1.3861
0.25
151
1.5182
0.4048

0.6672
1.25
302
0.9395
0.7024

0.1478
2.25
453
0.7313
0.7381

0.2596
3.25
604
0.5432
0.7738

Funcionalidades

Clasificación de Video
Transformers
PyTorch
TensorBoard

Casos de uso

Clasificación de videos deportivos.
Análisis de contenido de video para organizar y etiquetar medios.
Desarrollo de aplicaciones de monitorización y seguridad con análisis de video.