videomae-large-cctv-brawl_extended_v2
onarganogun
Clasificación de video
Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-large en un conjunto de datos desconocido. Este modelo alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.7025, Precisión: 0.8993.
Como usar
Se usaron los siguientes hiperparámetros durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-07
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
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: 37695
Versiones de Frameworks:
Transformers 4.35.0
Pytorch 2.1.0+cu118
Datasets 2.14.6
Tokenizers 0.14.1
Funcionalidades
- Clasificación de Video
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- Safetensors
- Generado desde Trainer
- Puntos de Inferencia (Inference Endpoints)
Casos de uso
- Clasificación de videos de CCTV