videomae-base-finetuned-SSBD_Augm_v2
Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Se utiliza para la clasificación de videos. Logra una pérdida de 0.9006 y una precisión de 0.6190 en el conjunto de evaluación. Los resultados del entrenamiento muestran que se han utilizado una tasa de aprendizaje de 5e-05 y un tamaño de lote de entrenamiento de 12.
Como usar
El modelo se puede desplegar para la clasificación de videos. Los hiparármetros utilizados en el entrenamiento son los siguientes: tasa de aprendizaje: 5e-05, tamaño de lote de entrenamiento: 12, tamaño de lote de evaluación: 12, semilla: 42, optimizador: Adam con betas=(0.9, 0.999) y epsilon=1e-08, tipo de schedulador de tasa de aprendizaje: lineal, proporción de calentamiento del schedulador de tasa de aprendizaje: 0.1, pasos de entrenamiento: 350.
Funcionalidades
- Clasificación de Video
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
Casos de uso
- Clasificación automática de videos en diversas categorías.
- Aplicaciones de vigilancia para identificar diferentes eventos en videos.
- Análisis de contenido multimedia para etiquetado automático.