videomae-base-finetuned-ucf_crime2

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: 1.8463, Precisión: 0.5200

Como usar

import torch
from transformers import VideoMAEForVideoClassification, VideoMAEFeatureExtractor

# Cargar modelo preentrenado y extractor de características
model_name = 'shazab/videomae-base-finetuned-ucf_crime2'
model = VideoMAEForVideoClassification.from_pretrained(model_name)
extractor = VideoMAEFeatureExtractor.from_pretrained(model_name)

# Cargar y procesar video
video = ... # cargue su video aquí
inputs = extractor(video, return_tensors='pt')

# Inferencia
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

logits = outputs.logits
print('Predicciones:', logits.argmax(-1))

Funcionalidades

Clasificación de Video
Transformers
PyTorch
TensorBoard

Casos de uso

Clasificación de videos para detectar actividades sospechosas o delictivas.
Aplicaciones de vigilancia.
Monitorización de seguridad en tiempo real.