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Timesformer Base Finetuned K400 Continual Lora Ucf101
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Timesformer Base Finetuned K400 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分類モデルで、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、LoRA技術を用いた継続学習が行われています。
動画処理
Transformers
#ビデオ行動認識#高精度#ファインチューニングモデル
ダウンロード数 17
リリース時間 : 10/11/2023

モデル概要

このモデルはビデオ行動認識のための深層学習モデルで、ビデオの時系列情報を処理するために特別に設計されたTransformerアーキテクチャに基づいており、行動認識タスクで優れた性能を発揮します。

モデル特徴

時系列注意メカニズム
TimeSformerアーキテクチャを採用し、ビデオ内の時系列情報と空間的特徴を効果的に捕捉できます
効率的なファインチューニング
LoRA(Low-Rank Adaptation)技術を使用した継続学習により、トレーニングパラメータを削減しながらモデルの性能を維持します
高性能
UCF101データセットで97.67%の精度を達成し、優れた性能を示しています

モデル能力

ビデオ行動認識
時系列特徴抽出
ビデオコンテンツ分類

使用事例

ビデオ分析
行動認識システム
ビデオ内の人間の行動（走る、ジャンプなど）を認識します
UCF101データセットで97.67%の精度
ビデオコンテンツ審査
ビデオ内の特定の行動や動作を自動検出します
インテリジェント監視
異常行動検出
監視ビデオ内の異常または不審な行動を検出します
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