Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: CC BY-NC 4.0
Архитектура: timesformer · dense
Базовая модель: timesformer-base-finetuned-k400
Библиотека: transformers
Опубликована: 14 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

timesformer-fc-loss-8-10-epochs-5_class_2_p0_full_splited-1789406451.5417564

tihon-nth

Классификация видеоВидео → label3 профессии

Дообученная модель TimeSformer для классификации видео по категориям действий.

79скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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 TimeSformer Base, дообученная на неизвестном наборе данных. Она предназначена для отнесения видео к классам действий; точный набор классов и целевые сценарии в карточке не раскрыты. Модель содержит 113,2 млн параметров, использует архитектуру Timesformer и библиотеку Transformers. В качестве базовой модели указана facebook/timesformer-base-finetuned-k400, которая классифицирует видео по 400 категориям Kinetics-400.

На оценочном наборе указаны loss 0,2059 и accuracy 0,8154; состав и размер этого набора не описаны, поэтому метрики нельзя напрямую переносить на другие данные. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей использование с указанием авторства и ограничивающей коммерческое применение.

Сценарии применения

классификация видеороликов по действиям
распознавание активности в видео
автоматическая категоризация видеозаписей

Ограничения

Набор данных и классы, на которых модель дообучалась, не описаны. Метрики приведены только для неуточнённого оценочного набора и могут не отражать качество на других видео.

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 IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

timesformer-fc-loss-8-10-epochs-5_class_2_p0_full_splited-1789406451.5417564

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: 0.2059
Accuracy: 0.8154

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: 48660

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.2414	0.1000	4867	0.2468	0.7617
0.1591	1.1000	9734	0.2232	0.7917
0.1974	2.1000	14601	0.2458	0.7748
0.1390	3.1000	19468	0.2415	0.7910
0.1716	4.1000	24335	0.1974	0.8097
0.1298	5.1000	29202	0.2096	0.8141
0.1338	6.1000	34069	0.2042	0.8155
0.1627	7.1000	38936	0.2118	0.8173
0.1312	8.1000	43803	0.2636	0.8167
0.1302	9.0998	48660	0.2700	0.8157

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: d7fc8d7