videomae-base-finetuned-ucf101-subset
zahrav
Clasificación de video
Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: - Pérdida: 0.2613 - Precisión: 0.8968
Como usar
Se usaron los siguientes hiperparámetros durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
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: 375
Resultados del entrenamiento:
Pérdida de entrenamiento
Época
Paso
Pérdida de validación
Precisión
1.8376
0.2
75
1.3921
0.5571
0.569
1.2
150
0.6125
0.7714
0.32
2.2
225
0.4814
0.7857
0.2384
3.2
300
0.3162
0.9
0.0338
4.2
375
0.1798
0.9429
Versiones de Framework:
Transformers 4.25.1
Pytorch 1.10.0
Datasets 2.7.1
Tokenizers 0.12.1
Funcionalidades
- Clasificación de Video
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- Generado a partir de Trainer
- Pérdida: 0.2613
- Precisión: 0.8968
Casos de uso
- Clasificación de videos en aplicaciones de reconocimiento de acciones.
- Identificación y categorización de eventos en secuencias de video.