videomae-base-finetuned-ucf101-subset

ZennyKenny
Clasificación de video

Este modelo es una versión ajustada finamente de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Se utiliza para la clasificación de videos y está desarrollado utilizando Transformers y PyTorch. El modelo ha alcanzado los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.4820, Exactitud: 0.8571.

Como usar

El modelo puede ser utilizado a través de los Endpoints de Inferencia. Aquí están algunos de los hiperparámetros usados durante el entrenamiento:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • 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: 148

Funcionalidades

Clasificación de videos
Utiliza Transformers y PyTorch
Integración con TensorBoard

Casos de uso

Clasificación automatizada de actividades en videos
Análisis de contenido de video para etiquetado
Sistemas de vigilancia basados en la identificación de actividades