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Videomae Base Finetuned Ucf101 Subset
VideoMAEアーキテクチャに基づくビデオ分類モデルで、UCF101サブセットでファインチューニングされ、精度は85.16%
ダウンロード数 77
リリース時間 : 11/10/2022
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、ビデオ行動認識タスクに特化しており、UCF101データセットのサブセットで優れた性能を発揮します。
モデル特徴
効率的なビデオ理解
マスク付き自己符号化事前学習戦略を採用し、ビデオの時空間的特徴を効果的に学習可能
優れたファインチューニング性能
UCF101サブセットで85.16%の精度を達成し、モデルの有効性を検証
軽量アーキテクチャ
base規模のVideoMAEに基づき、性能と計算効率のバランスを実現
モデル能力
ビデオ行動認識
時空間特徴抽出
ビデオコンテンツ分類
使用事例
インテリジェント監視
異常行動検出
監視カメラ映像中の特定の行動パターンを識別
コンテンツ分析
ビデオコンテンツ分類
ビデオ中の行動カテゴリを自動的にタグ付け
精度85.16%
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