Характеристики

Параметры: 113 млн
Архитектура: videomae · dense
Опубликована: 13 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

videomae-base-Vsl-Lab-PC-V6

Ham1mad1

Классификация видеоВидео → label3 профессии

VideoMAE с 113,2 млн параметров для классификации видео.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 апр 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Ham1mad1/videomae-base-Vsl-Lab-PC-V6 — модель VideoMAE для классификации видео, обученная с нуля. Она содержит 113,2 млн параметров и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для отнесения видео к классам; карточка не описывает конкретные классы или сценарии применения.

Сценарии применения

классификация видеоклипов по категориям
автоматическая разметка видео по классам
распознавание типов сцен в видеороликах

Ограничения

Модель обучена на неуказанном наборе данных, поэтому её классы и качество на конкретных задачах не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель I.10Универсальные способностиВидео, анимация и 3DAI помогает создавать, анализировать и преобразовывать динамический визуальный контент и 3D-сцены.18 задач3 279моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

videomae-base-Vsl-Lab-PC-V6

This model was trained from scratch on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 1
eval_batch_size: 1
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 40350

Framework versions

Transformers 4.39.1
Pytorch 2.2.1+cu121
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.15.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · video-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: VideoMAEForVideoClassification
Ревизия весов: ca75f52