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Videomae Base Badminton Strokes Finetuned Stroke Classification 10
基於MCG-NJU/videomae-base微調的視頻動作分類模型，專注於羽毛球擊球動作識別
下載量 78
發布時間 : 1/20/2025
模型概述
該模型是基於VideoMAE架構的視頻分類模型，專門針對羽毛球擊球動作分類任務進行微調。在評估集上達到85.51%的準確率。
模型特點
高精度動作識別
在羽毛球擊球動作分類任務上達到85.51%的準確率
基於VideoMAE架構
採用高效的視頻掩碼自編碼器預訓練架構，適合視頻理解任務
輕量級微調
在基礎模型上進行高效微調，適應特定領域任務
模型能力
視頻動作分類
羽毛球擊球動作識別
時序視頻分析
使用案例
體育分析
羽毛球訓練分析
自動識別運動員的擊球動作類型
可幫助教練分析運動員的技術動作
比賽動作統計
統計比賽中各類擊球動作的使用頻率
為戰術分析提供數據支持
智能體育設備
智能訓練輔助
集成到訓練設備中即時反饋動作質量
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