videomae-base-finetuned-ucf101-subset

vcapurro

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: 0.1738, Precisión: 0.9429.

Como usar

Este modelo se puede utilizar para la clasificación de videos. Durante el entrenamiento, se utilizaron los siguientes hiperparámetros:
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: 600

Funcionalidades

Clasificación de Video
Transformers
PyTorch
TensorBoard
Generado a partir de Trainer
Endpoints de Inferencia

Casos de uso

Clasificación de videos
Aplicaciones basadas en visión por computadora
Análisis automatizado de contenido multimedia