Athit Timesformer 32PS

🚀 TimeSformer (ベースサイズのモデル、Kinetics-400でファインチューニング済み)

TimeSformerモデルは、Kinetics-400で事前学習されています。このモデルは、Tongらによる論文TimeSformer: Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?で紹介され、このリポジトリで最初に公開されました。

免責事項: TimeSformerを公開したチームはこのモデルのモデルカードを作成していないため、このモデルカードはfcakyonによって作成されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、400種類のKinetics-400ラベルのいずれかにビデオを分類するために使用できます。

✨ 主な機能

• ビデオ分類タスクに適用可能
• Kinetics-400データセットでファインチューニングされている

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoImageProcessor, TimesformerForVideoClassification
import numpy as np
import torch

video = list(np.random.randn(8, 3, 224, 224))

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/timesformer-base-finetuned-k400")
model = TimesformerForVideoClassification.from_pretrained("facebook/timesformer-base-finetuned-k400")

inputs = processor(video, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
  outputs = model(**inputs)
  logits = outputs.logits

predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx])

より多くのコード例については、ドキュメントを参照してください。

📚 ドキュメント

BibTeXエントリと引用情報

@inproceedings{bertasius2021space,
  title={Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?},
  author={Bertasius, Gedas and Wang, Heng and Torresani, Lorenzo},
  booktitle={International Conference on Machine Learning},
  pages={813--824},
  year={2021},
  organization={PMLR}
}

📄 ライセンス

このモデルは、CC BY-NC 4.0ライセンスの下で提供されています。