Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: CC BY-NC 4.0
Архитектура: timesformer · dense
Базовая модель: timesformer-base-finetuned-k400
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

ts-g-3-fc-loss-8-6-epochs-5_class_1_p3_splited-1788841557.1932588

tihon-nth

Классификация видеоВидео → label3 профессии

Дообученная TimeSformer классифицирует видео по классам действий.

60скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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 дообученная модель TimeSformer для классификации видео, основанная на facebook/timesformer-base-finetuned-k400 и опубликованная пользователем tihon-nth. Веса содержат около 113,2 млн параметров и сохранены в формате safetensors; модель использует библиотеку Transformers.

Модель предназначена для отнесения видео к классам действий. В README указаны результаты оценки на неизвестном наборе данных: точность 0,9277 и loss 0,0721. Состав классов и данные обучения не описаны, поэтому эти показатели нельзя переносить на другие наборы данных. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с соблюдением её условий и ограничением на коммерческое применение.

Сценарии применения

классификация видео по действиям
автоматическая разметка видеоклипов
категоризация видеозаписей по сценам действий

Ограничения

Набор данных и перечень классов не раскрыты, поэтому область применимости указанной точности ограничена оценочным набором. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

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

ts-g-3-fc-loss-8-6-epochs-5_class_1_p3_splited-1788841557.1932588

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: 0.0721
Accuracy: 0.9277

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: 8604

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.0479	0.1668	1435	0.0777	0.8508
0.0338	1.1668	2870	0.0675	0.8794
0.0775	2.1668	4305	0.0657	0.9079
0.0217	3.1668	5740	0.0911	0.8863
0.0095	4.1668	7175	0.0879	0.9142
0.0167	5.1661	8604	0.0878	0.9191

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: 5d8bc7a