videomae-base-finetuned-ucf_crime
shazab
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: 2.0871, Precisión: 0.5058.
Como usar
Para usar este modelo, consulte los puntos finales de inferencia o despliegue los puntos finales de inferencia dedicados. A continuación se presenta un ejemplo de los hiperparámetros utilizados durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 2
eval_batch_size: 2
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: 6000
Funcionalidades
- Clasificación de Video
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
Casos de uso
- Clasificación de actividades en videos de seguridad
- Detección de eventos delictivos en transmisiones de video
- Análisis de secuencias de video para seguridad