videomae-base-finetuned-opportunity-locomotion

Natali12

Clasificación de video

Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.6248, Precisión: 0.4188.

Como usar

Hiparparametros de entrenamiento
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 1
eval_batch_size: 1
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: 364

Resultados de entrenamiento
Training Loss
Epoch
Step
Validation Loss
Accuracy

2.7648
0.25
91
1.3670
0.4188

1.5767
1.25
182
1.3835
0.4217

1.8509
2.25
273
1.5909
0.4188

1.5982
3.25
364
1.6248
0.4188

Funcionalidades

Clasificación de videos
Transformers
TensorBoard
Safetensors

Casos de uso

Clasificación de videos en diferentes contextos
Aplicaciones que requieren reconocimiento de patrones en secuencias de video