videomae-base-finetuned-ucf101-subset
Konthorn
Clasificación de video
Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. El modelo alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.5342, Precisión: 0.8194.
Como usar
Se utilizaron los siguientes hiperparámetros 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
Resultados del entrenamiento
Pérdida de Entrenamiento | Época | Paso | Pérdida de Validación | Precisión
-------------------------|-------|------|------------------------|----------
1.3059 | 0.5 | 150 | 1.0925 | 0.6429
0.7615 | 1.5 | 300 | 0.5572 | 0.7857
Versiones del framework
Transformers 4.38.2
Pytorch 2.1.0+cu121
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.15.2
Funcionalidades
- Clasificación de videos
- Integración con Transformers
- Compatibilidad con TensorBoard
- Utiliza Safetensors para almacenamiento seguro
Casos de uso
- Clasificación de contenido de video
- Implementación en sistemas que requieren análisis de video
- Despliegue en aplicaciones que necesitan etiquetar o categorizar secuencias de video