Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: CC BY-NC 4.0
Архитектура: timesformer · dense
Базовая модель: timesformer-base-finetuned-k400
Библиотека: transformers
Опубликована: 5 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

timesformer-8-10-epochs-5_class_1_p0_splited-1788619291.8084269

tihon-nth

Классификация видеоВидео → label3 профессии

Дообученная модель Timesformer для классификации видео по классам.

82скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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

Это модель классификации видео на основе TimesformerForVideoClassification, разработанная как дообученная версия facebook/timesformer-base-finetuned-k400. Она содержит 113,2 млн параметров и предназначена для присвоения видео метки класса; исходная модель обучена распознавать 400 категорий действий Kinetics-400, но набор классов и данные дообучения этой версии не описаны.

На указанном в карточке наборе оценки модель показала accuracy 0,7316 и loss 0,7576. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия — CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

Классификация видеороликов по категориям
Распознавание действий в видео
Автоматическая разметка видеоклипов для медиатеки

Ограничения

Данные дообучения и перечень целевых классов не описаны, поэтому качество на конкретных категориях оценить нельзя. Коммерческое использование ограничено лицензией CC BY-NC 4.0.

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-8-10-epochs-5_class_1_p0_splited-1788619291.8084269

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: 0.7576
Accuracy: 0.7316

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: 8660

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.7713	0.1001	867	0.8994	0.6159
0.8321	1.1001	1734	0.9082	0.6459
0.5773	2.1001	2601	0.8031	0.6644
0.4604	3.1001	3468	0.8834	0.6494
0.3246	4.1001	4335	0.7530	0.7186
0.4025	5.1001	5202	0.8083	0.7024
0.2098	6.1001	6069	0.8285	0.7382
0.2416	7.1001	6936	0.9348	0.7186
0.2163	8.1001	7803	0.9707	0.7278
0.2468	9.0990	8660	1.0010	0.7290

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: ccf1a09