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Videomae Base Finetuned Ucf101 Subset
VideoMAEベースモデルをUCF101サブセットでファインチューニングしたビデオ分類モデル、精度95.22%達成
ダウンロード数 17
リリース時間 : 1/15/2023
モデル概要
このモデルはVideoMAEアーキテクチャのビデオ理解モデルで、UCF101データセットのサブセットに特化してファインチューニングされており、ビデオ行動認識タスクに適しています
モデル特徴
高精度
UCF101サブセットで95.22%の分類精度を達成
自己教師あり事前学習ベース
VideoMAEアーキテクチャを採用し、マスクオートエンコーダーによる事前学習を実施
効率的なファインチューニング
ベースモデルに対して少数サンプルでファインチューニングし、特定タスクへの迅速な適応を実現
モデル能力
ビデオ行動認識
ビデオコンテンツ分類
時空間特徴抽出
使用事例
ビデオ分析
行動認識システム
ビデオ中の人体動作や行動を識別
UCF101サブセットで95.22%の精度を達成
ビデオコンテンツ分類
ビデオコンテンツを自動分類・タグ付け
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