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Model Timesformer Subset 02

namnh2002によって開発
TimeSformerアーキテクチャに基づく動画理解モデルで、未知のデータセットで微調整され、精度は88.52%
ダウンロード数 15
リリース時間 : 3/4/2024

モデル概要

これはTimeSformerアーキテクチャに基づく動画分類モデルで、時系列動画理解タスクに適しています。モデルは評価セットで優れた性能を発揮し、精度は88.52%に達しました。

モデル特徴

高精度
評価セットで88.52%の精度を達成し、優れた性能を発揮
時系列理解能力
TimeSformerアーキテクチャに基づき、動画の時系列情報処理に優れる
効率的なトレーニング
線形学習率スケジューリングとAdamオプティマイザを採用し、トレーニングプロセスが安定かつ効率的

モデル能力

動画分類
時系列特徴抽出
動画コンテンツ理解

使用事例

動画分析
動作認識
動画中の人間の動作や行動を認識
精度88.52%
シーン分類
動画コンテンツのシーンを分類
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