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Videomae Base Finetuned
MCG-NJU/videomae-baseを未知のデータセットでファインチューニングした動画理解モデルで、F1スコアは0.7147を達成
ダウンロード数 15
リリース時間 : 2/8/2023
モデル概要
このモデルはVideoMAE基本アーキテクチャのファインチューニング版で、動画コンテンツ理解タスクに特化しており、動画分類や行動認識などのシナリオに適用可能
モデル特徴
効率的な動画表現学習
VideoMAEアーキテクチャに基づき、マスク付き自己符号化事前学習を通じて動画の時空間的特徴を効果的に学習
優れたファインチューニング性能
評価セットで0.7147のF1スコアを達成し、モデルに強い識別能力があることを示す
軽量トレーニング
小さなバッチサイズ(3)を使用して効率的にファインチューニング
モデル能力
動画特徴抽出
動画コンテンツ理解
時空間パターン認識
使用事例
動画分析
行動認識
動画中の人間の行動や活動を識別
F1スコア0.7147
動画分類
動画コンテンツを分類してラベル付け
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