/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
timesformer · dense
Базовая модель
timesformer-base-finetuned-k400
Библиотека
transformers
Опубликована
12 сен 2026

timesformer-8-10-epochs-5_class_1_p0_full_splited-1789191465.2443538

Классификация видеоВидео → label3 профессии

Дообученная модель TimeSformer для классификации видео по категориям действий.

98скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 сен 2026

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

Модель tihon-nth/timesformer-8-10-epochs-5_class_1_p0_full_splited-1789191465.2443538 — дообученная версия facebook/timesformer-base-finetuned-k400 для классификации видео. Она использует архитектуру TimeSformerForVideoClassification и содержит 113,2 млн параметров. В оценке на неизвестном наборе данных достигла accuracy 0,7915 и loss 0,6336.

Модель предназначена для отнесения видео к классам действий; конкретный набор классов и предметная область в карточке не описаны. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и ограничивающая коммерческое применение.

Сценарии применения

  • классификация видео по действиям
  • автоматическая категоризация видеозаписей
  • распознавание класса действия в видеоролике

Ограничения

Набор данных, перечень классов и подробности обучения не раскрыты; приведённые метрики относятся к оценке на неизвестном наборе данных. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

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

timesformer-8-10-epochs-5_class_1_p0_full_splited-1789191465.2443538

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: 0.6336
  • Accuracy: 0.7915

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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • training_steps: 43330

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
0.59530.100043340.73950.6931
0.57481.100086680.65490.7243
0.34132.1000130020.59410.7527
0.37423.1000173360.58460.7630
0.45274.1000216700.61300.7695
0.20305.1000260040.61640.7727
0.38296.1000303380.62350.7776
0.23367.1000346720.64240.7815
0.34678.1000390060.62870.7896
0.31239.0998433300.67710.7891

Framework versions

  • Transformers 5.16.1
  • Pytorch 2.14.0+cu126
  • Datasets 5.0.1
  • Tokenizers 0.23.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · video-classification

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры
TimesformerForVideoClassification
Ревизия весов
a01a52e

0 моделей