/ Модель

Характеристики

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

ts-g-4-fc-loss-8-10-epochs-5_class_1_p3_splited-1788934746.2713165

Классификация видеоВидео → label3 профессии

Дообученная TimeSformer для классификации видео, показывающая accuracy 0,9367 на оценочном наборе неизвестного состава.

81скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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 классификации видео на базе facebook/timesformer-base-finetuned-k400, опубликованная пользователем tihon-nth. Архитектура TimeSformer предназначена для анализа видеокадров и распознавания категорий действий. Модель содержит 113,2 млн параметров и распространяется в формате safetensors.

В README указаны результаты оценки на наборе неизвестного происхождения: accuracy 0,9367 и loss 0,0396. Назначение меток классов, состав обучающих данных и подробные сценарии применения не описаны, поэтому применимость результата за пределами оценочного набора неясна. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и ограничивающая коммерческое применение.

Сценарии применения

  • классификация видео по категориям действий
  • распознавание действий в видеоклипах
  • автоматическая разметка видео по классам

Ограничения

Обучающий и оценочный наборы, а также значения классов не описаны, поэтому результаты могут не переноситься на другие видео. 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

ts-g-4-fc-loss-8-10-epochs-5_class_1_p3_splited-1788934746.2713165

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: 0.0396
  • Accuracy: 0.9367

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: 14340

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
0.03490.100114350.04580.7901
0.02041.100128700.03210.8884
0.03742.100143050.03050.8968
0.01513.100157400.04610.8919
0.01524.100171750.03280.9114
0.01435.100186100.02870.9303
0.02566.1001100450.06430.9100
0.01147.1001114800.04980.9310
0.00588.1001129150.06240.9268
0.01529.0994143400.05580.9261

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
f88ebfc

0 моделей