Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: CC BY-NC 4.0
Архитектура: videomae · dense
Базовая модель: videomae-base-finetuned-inhard
Опубликована: 11 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

videomae-base-finetuned-inhard-finetuned-inhard2

shossain11

Классификация видеоВидео → label3 профессии

Дообученная VideoMAE-модель для классификации видео по классам.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 дек 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

shossain11/videomae-base-finetuned-inhard-finetuned-inhard2 — дообученная модель VideoMAE для классификации видео. Она содержит 113,2 млн параметров и представлена в формате safetensors. Модель дообучена на базе shossain11/videomae-base-finetuned-inhard; датасет и классы классификации в карточке не описаны.

Модель предназначена для присвоения видео меток классов. На оценочном наборе указаны loss 1,2799 и accuracy 0,6682, однако без сведений о наборе данных и схеме классов эти показатели трудно интерпретировать. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

Сценарии применения

классификация видео по меткам обучающего набора
автоматическая категоризация видеоклипов
предварительная разметка видеоданных классами

Ограничения

Датасет обучения, набор классов и предполагаемые сценарии применения не описаны; указанная точность 0,6682 относится к оценочному набору, состав которого неизвестен. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

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 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

videomae-base-finetuned-inhard-finetuned-inhard2

This model is a fine-tuned version of shossain11/videomae-base-finetuned-inhard on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.2799
Accuracy: 0.6682

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: 1916

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.5113	1.0	1916	1.2258	0.6593

Framework versions

Transformers 4.35.2
Pytorch 2.1.1
Datasets 2.15.0
Tokenizers 0.15.0

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: be2bf3d