videomae-base-finetuned-ucf101-subset
Q-Wind
Clasificación de video
Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base en un subconjunto del dataset UCF101. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.2733, Precisión: 0.9226.
Como usar
# You can train the model using the following hyperparameters:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 300
# Results during training:
Training Loss Epoch Step Validation Loss Accuracy
1.8145 0.25 75 1.5607 0.5143
0.9552 1.25 150 0.5637 0.8
0.3072 2.25 225 0.2846 0.9286
0.2755 3.25 300 0.1850 0.9571
Funcionalidades
- Clasificación de videos
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- videomae
- Generado a partir de Trainer
Casos de uso
- Clasificación de escenas de video
- Monitorización de eventos en videos
- Aplicaciones de reconocimiento de acciones