videomae-base-finetuned-ucf101-subset
NiiCole
Clasificación de video
Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Este es un modelo de clasificación de video que utiliza Transformers y PyTorch y está optimizado usando Adam. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.4799, Precisión: 0.8645.
Como usar
El modelo se puede usar para la clasificación de videos, aunque se necesitan más detalles para un uso específico. Los hiperparámetros utilizados durante el entrenamiento son: markdown 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: linear lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1 training_steps: 1500
Funcionalidades
- Clasificación de video
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- Safetensors
Casos de uso
- Clasificación de videos