/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
videomae · dense
Базовая модель
videomae-base
Опубликована
14 фев 2024

videomae-base-finetuned-ucf101-subset

Классификация видеоВидео → label3 профессии

Дообученная VideoMAE-модель для классификации видео по классам.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 мар 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

minhah/videomae-base-finetuned-ucf101-subset — видеомодель VideoMAE, дообученная на основе MCG-NJU/videomae-base для классификации видео. Модель содержит 113,2 млн параметров и сохранена в формате safetensors.

Она предназначена для отнесения видео к классам. На указанном в карточке наборе для оценки достигла точности 0,8839 при значении функции потерь 0,4364. README называет обучающие данные неизвестным набором, хотя название репозитория указывает на подмножество UCF101.

Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Оценка качества относится только к указанному набору для оценки; состав классов и применимость к другим видео не описаны.

Сценарии применения

  • классификация видео по действиям или сценам
  • автоматическая категоризация видеороликов
  • распознавание классов видео в исследовательском прототипе

Ограничения

Сведения о классах, обучающих данных и ограничениях применения в README не раскрыты; название указывает на подмножество UCF101, но README называет набор данных неизвестным. Для оценки приведены точность 0,8839 и loss 0,4364, однако состав оценочного набора не описан; коммерческое использование ограничено лицензией CC BY-NC 4.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

videomae-base-finetuned-ucf101-subset

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: 0.4364
  • Accuracy: 0.8839

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: 16
  • eval_batch_size: 16
  • 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: 148

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
2.33510.13192.08990.3286
1.90541.13381.44020.5286
0.96952.13570.78420.7143
0.45453.13760.48250.8
0.34444.13950.37530.8714
0.18935.131140.36790.8429
0.12716.131330.25200.9143
0.08567.11480.24270.9143

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.1.0+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
c13a2b6

0 моделей