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Videomae Base Finetuned

Developed by sheraz179
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
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Release Time : 2/8/2023

Model Overview

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

Model Features

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

Model Capabilities

動画特徴抽出
動画コンテンツ理解
時空間パターン認識

Use Cases

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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