videomae-base-finetuned-kinetics-finetuned-rwf2000-epochs8-batch8-kb
lmazzon70
Clasificación de video
Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base-finetuned-kinetics en un conjunto de datos desconocido. Ha logrado los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.5482 Precisión: 0.7298
Como usar
El modelo puede ser utilizado para la clasificación de videos. A continuación se muestran ejemplos de hiperparámetros que se utilizaron durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 2
eval_batch_size: 2
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 4
total_train_batch_size: 8
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 3200
El código puede ser modificado para ajustarse a distintos casos de uso en función de las necesidades de precisión y pérdida.
Funcionalidades
- Clasificación de video
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- Generado desde Trainer
- Pérdida durante el entrenamiento: varías etapas de entrenamiento y validación
- Precisión durante el entrenamiento: varías etapas de entrenamiento y validación
Casos de uso
- Clasificación automatizada de videos
- Monitoreo y análisis de contenido de video
- Filtración de contenidos basados en criterios específicos
- Identificación y etiquetado de eventos en videos