videomae-base-short-finetuned-rwf2000
lmazzon70
Clasificación de video
Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base-short en un conjunto de datos desconocido. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 2.2655, Precisión: 0.3714. Además, se han utilizado varios hiperparámetros durante el entrenamiento, como una tasa de aprendizaje de 5e-05 y un tamaño de lote de entrenamiento de 2.
Como usar
# Uso de videomae-base-short-finetuned-rwf2000 para clasificación de videos
de transformers import VideoClassificationPipeline
from transformers import AutoModelForVideoClassification, AutoTokenizer
model_name = 'lmazzon70/videomae-base-short-finetuned-rwf2000'
model = AutoModelForVideoClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
pipeline = VideoClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer)
# Usar el pipeline para clasificar un video
pipeline('ruta/al/video.mp4')
Funcionalidades
- Clasificación de videos
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
Casos de uso
- Clasificación de videos
- Análisis de contenido multimedia
- Etiqueta automática de videos