# ビデオ自己教師あり学習

VideoMAEv2-giantは自己教師あり学習に基づく超大規模ビデオ分類モデルで、デュアルマスキング戦略を用いて事前学習を行っています。

VideoMAEv2-Hugeは自己教師あり学習に基づくビデオ特徴抽出モデルで、UnlabeldHybrid-1Mデータセットで1200エポックの事前学習を行いました。

VideoMAEv2-LargeはUnlabeldHybrid-1Mデータセットを用いた自己教師あり事前学習による大規模ビデオ特徴抽出モデルです

VideoMAEはマスクオートエンコーダ(MAE)に基づくビデオ事前学習モデルで、自己教師あり学習によりKinetics-400データセットでファインチューニングされており、ビデオ分類タスクに適しています。

VideoMAEはマスクオートエンコーダ(MAE)に基づくビデオ自己教師あり事前学習モデルで、マスクされたビデオブロックのピクセル値を予測することでビデオ内部表現を学習します。

VideoMAEはマスクオートエンコーダに基づく自己教師ありビデオ事前学習モデルで、Something-Something-v2データセットで2400エポック事前学習されています。

VideoMAEはマスクオートエンコーダ(MAE)に基づくビデオ自己教師あり事前学習モデルで、Kinetics-400データセットでビデオ分類タスク用にファインチューニングされています。

VideoMAEはマスク自己エンコーダー(MAE)に基づくビデオ自己教師あり事前学習モデルで、マスクパッチ予測を通じてビデオ内部表現を学習し、下流のビデオ分類などのタスクに適しています。