/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
videomae · dense
Базовая модель
videomae-base
Библиотека
transformers
Опубликована
28 ноя 2025

Ссылки

Hugging Face

VideoMAE_Base_wlasl_100_longtail_200_signer

Shawon16
Классификация видеоВидео → label3 профессии

Дообученный VideoMAE-base для классификации видео, вероятно ориентированный на распознавание жестов.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 ноя 2025

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

VideoMAE Base wlasl 100 longtail 200 signer — видеотрансформер, дообученный на базе MCG-NJU/videomae-base для классификации видео. Размер модели составляет 113,2 млн параметров; для работы используется библиотека Transformers, веса доступны в формате safetensors. По названию модели можно предположить, что она связана с распознаванием жестового языка WLASL, однако карточка не описывает классы и набор данных, поэтому назначение этой специализации нельзя подтвердить.

На оценочном наборе указаны точность 0,4911 и значение функции потерь 3,1722. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей использование с указанием авторства и запрещающей коммерческое применение.

Сценарии применения

  • классификация видеоклипов по категориям
  • эксперименты с классификацией видео на базе VideoMAE
  • оценка видеомоделей на наборах данных с жестами

Ограничения

Описание обучения, датасета, классов и ограничений отсутствует; связь с WLASL и распознаванием жестов выводится только из названия. Указанная точность 0,4911 относится к оценочному набору, подробности которого не приведены; лицензия запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.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

VideoMAE_Base_wlasl_100_longtail_200_signer

This model is a fine-tuned version of MCG-NJU/videomae-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.1722
  • Accuracy: 0.4911

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
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • training_steps: 36000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
18.66640.0051804.65830.0118
18.59921.00503604.63390.0178
18.50692.00505404.62680.0178
18.33753.00507214.62430.0148
18.37564.0059014.60870.0148
18.2615.005010814.60260.0296
18.20096.005012614.59610.0296
17.96227.005014424.63060.0207
17.89388.00516224.55480.0325
17.55169.005018024.46390.0325
16.989510.005019824.30510.0473
16.126211.005021634.18490.0680
15.141612.00523433.88190.0710
13.6313.005025233.59290.1272
12.17114.005027033.35470.1686
10.799315.005028843.22390.1953
9.24716.00530642.92880.2692
7.999317.005032442.74510.3254
6.709218.005034242.61860.3107
5.647619.005036052.53650.3432
4.549320.00537852.51290.3669
3.589721.005039652.35430.4142
2.889222.005041452.30460.4290
2.182923.005043262.28360.4172
1.798124.00545062.16940.4497
1.364625.005046862.14810.4645
1.169626.005048662.09630.5089
0.991627.005050472.19820.4556
0.83828.00552272.25220.4586
0.732229.005054072.33190.4675
0.698730.005055872.35090.4704
0.520231.005057682.43690.4497
0.462132.00559482.22510.4763
0.392133.005061282.57570.4615
0.263134.005063082.46640.4822
0.235435.005064892.47890.5325
0.263136.00566692.74000.4763
0.294837.005068492.64370.4704
0.275938.005070292.65920.5118
0.130239.005072102.87290.4911
0.384440.00573902.73580.4941
0.175841.005075702.95120.4882
0.179542.005077502.82970.5089
0.175943.005079312.83880.4970
0.197244.00581112.95180.4822
0.169845.005082912.93950.5059
0.226946.005084712.95450.4763
0.193147.005086523.00340.4970
0.205948.00588322.88430.5178
0.235449.005090122.86780.5148
0.290550.005091922.89640.4882
0.26951.005093733.13700.4793
0.280152.00595532.85800.5
0.166653.005097333.30690.4645
0.211954.005099133.25200.4911
0.158855.0050100943.17220.4911

Framework versions

  • Transformers 4.46.1
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · video-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
VideoMAEForVideoClassification
Ревизия весов
894d8d7

0 моделей

    Создать бенчмарк