videomae-base-finetuned-ucf101-subset

Nikeytas

Clasificación de video

Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.4454, Precisión: 0.8462.

Como usar

# Parámetros de entrenamiento utilizados:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
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: 148

# Resultados de entrenamiento:
- Pérdida de entrenamiento:
  - 1.0504
  - 0.5387
  - 0.2298
  - 0.13
- Precisión:
  - 0.7286
  - 0.7571
  - 0.8286
  - 0.8429

# Framework versions:
- Transformers 4.40.1
- Pytorch 2.3.0+cu118
- Datasets 2.19.0
- Tokenizers 0.19.1

Funcionalidades

Clasificación de video
Transformers
PyTorch
TensorBoard
Safetensors

Casos de uso

Reconocimiento y clasificación de actividades en videos
Análisis de video en aplicaciones de seguridad
Estudio de comportamiento en videos