Xclip Base Patch16 Ucf 8 Shot

🚀 X-CLIP（基础尺寸模型）

X-CLIP是一个用于通用视频语言理解的模型，它在视频分类和视频文本检索等任务中表现出色。本基础尺寸模型以16的补丁分辨率，通过少样本（K = 8）方式在UCF101数据集上进行训练。

🚀 快速开始

你可以使用原始模型来判断给定视频与文本的匹配程度。若想寻找针对特定任务的微调版本模型，可查看模型中心。代码示例请参考文档。

✨ 主要特性

• 通用视频语言理解：X-CLIP是CLIP的扩展，通过对比学习方式在（视频，文本）对上进行训练，可用于零样本、少样本或全监督视频分类以及视频文本检索等任务。
• 可视化架构：模型架构可参考。

📦 安装指南

文档未提供具体安装步骤，故跳过该章节。

💻 使用示例

文档未提供代码示例，故跳过该章节。

📚 详细文档

模型描述

X-CLIP是CLIP的最小扩展，用于通用视频语言理解。该模型以对比学习的方式在（视频，文本）对上进行训练，可用于零样本、少样本或全监督视频分类以及视频文本检索等任务。

预期用途和限制

你可以使用原始模型来判断给定视频与文本的匹配程度。若想寻找针对特定任务的微调版本模型，可查看模型中心。

训练数据

本模型在UCF101数据集上进行训练。

预处理

• 训练阶段：训练期间预处理的确切细节可参考此处。
• 验证阶段：验证期间预处理的确切细节可参考此处。在验证过程中，首先调整每一帧较短边的大小，然后进行中心裁剪以达到固定尺寸（如224x224），最后在RGB通道上使用ImageNet的均值和标准差对帧进行归一化。

评估结果

本模型在评估中实现了88.3%的top-1准确率。

🔧 技术细节

文档未提供足够技术细节，故跳过该章节。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。