videomae-base-finetuned-ucf101-subset

jayanpahuja20

Clasificación de video

Este modelo es una versión ajustada del MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Obtiene los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.3844, Precisión: 0.8516.

Como usar

Hiperparámetros de entrenamiento
Los siguientes hiperparámetros fueron utilizados durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
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: 148

Resultados del entrenamiento
Training Loss
Epoch
Step
Validation Loss
Accuracy

2.1659
0.26
38
1.7839
0.5571

0.8525
1.26
76
0.7886
0.8

0.4211
2.26
114
0.5680
0.8571

0.233
3.23
148
0.3731
0.9286

Versiones del marco de trabajo
Transformers 4.29.1
Pytorch 2.0.1
Datasets 2.12.0
Tokenizers 0.13.3

Funcionalidades

Clasificación de videos
Transformadores
PyTorch
TensorBoard
Generado a partir de Trainer

Casos de uso

Clasificación de videos en diferentes categorías
Análisis de contenido de videos
Automatización de etiquetado de videos