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Timesformer Base Finetuned K400 Continual Lora Ucf101 Continual Lora Ucf101
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Timesformer Base Finetuned K400 Continual Lora Ucf101 Continual Lora Ucf101

NiiColeによって開発
TimeSformerアーキテクチャに基づくビデオ行動認識モデルで、Kinetics-400データセットで事前学習され、UCF101データセットでファインチューニングされています
動画処理
Transformers
#ビデオ行動認識#時系列Transformer#継続学習ファインチューニング
ダウンロード数 18
リリース時間 : 10/12/2023

モデル概要

このモデルはTimeSformerアーキテクチャを採用し、ビデオ行動認識タスクに焦点を当て、LoRA技術による継続学習ファインチューニングを行います。

モデル特徴

継続学習能力
LoRA技術を採用して継続学習を実現し、古い知識を忘れることなく新しいタスクに適応できます
効率的なビデオ処理
TimeSformerアーキテクチャに基づき、ビデオの時系列特徴抽出に特化して最適化されています
転移学習の最適化
まずKinetics-400大規模データセットで事前学習し、その後UCF101でファインチューニングを行います

モデル能力

ビデオ行動分類
時系列特徴抽出
データセット間転移学習

使用事例

ビデオ分析
行動認識
ビデオ中の人間の行動や動作を認識する
UCF101検証セットで96.99%の精度を達成
ビデオ内容理解
ビデオ内容を分析し、主要な動作情報を抽出する
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