Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: CC BY-NC 4.0
Архитектура: timesformer · dense
Базовая модель: timesformer-base-finetuned-k400
Опубликована: 11 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

timesformer-base-finetuned-k400-continual-lora-ucf101

NiiCole

Классификация видеоВидео → label3 профессии

Дообученная TimeSformer Base классифицирует видео по категориям действий.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 окт 2023

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

NiiCole/timesformer-base-finetuned-k400-continual-lora-ucf101 — дообученная модель классификации видео на архитектуре TimeSformer Base, созданная на основе facebook/timesformer-base-finetuned-k400. Она предназначена для отнесения видеозаписей к категориям действий; в карточке приведены результаты оценки: loss 0,2260 и accuracy 0,9767. Данные обучения и подробное описание модели не раскрыты.

Модель содержит 113,2 млн параметров и распространяется в формате PyTorch. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Для работы модель принимает видео и выдаёт метку класса действия.

Сценарии применения

классификация действий в видеороликах
распознавание действий человека на видео
автоматическая разметка видеоклипов по классам

Ограничения

Данные обучения описаны как неизвестный датасет, поэтому область применимости и переносимость результатов неясны. Указанная точность относится только к оценочному набору из карточки; коммерческое использование ограничено лицензией.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

timesformer-base-finetuned-k400-continual-lora-ucf101

This model is a fine-tuned version of facebook/timesformer-base-finetuned-k400 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.2260
Accuracy: 0.9767

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: 2
eval_batch_size: 2
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: 2290

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.4723	0.5	1145	0.5429	0.9589
0.1783	1.5	2290	0.2281	0.9784

Framework versions

Transformers 4.31.0
Pytorch 2.0.0+cu117
Datasets 2.14.4
Tokenizers 0.13.3

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: TimesformerForVideoClassification
Ревизия весов: b8a6f9b