videomae-base-finetuned-basketball-subset-v2
yerx
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 de evaluación: 0.9309, precisión de evaluación: 0.3333, tiempo de evaluación: 0.8388, muestras por segundo en evaluación: 3.577, pasos por segundo en evaluación: 3.577.
Como usar
Para utilizar este modelo, puedes seguir los parámetros de entrenamiento proporcionados:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 1
- 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: 816
En cuanto a versiones del framework, se utilizaron:
- Transformers 4.26.1
- Pytorch 1.12.1+cu116
- Datasets 2.4.0
- Tokenizers 0.12.1
Funcionalidades
- Clasificación de video
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- Generado a partir de Trainer
- Puntos de inferencia
Casos de uso
- Clasificación de video en deportes
- Análisis de videos de baloncesto