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Videomae Base Finetuned Ucf Crimevbinary Balancedv6

由shahadalll開發
基於MCG-NJU/videomae-base微調的視頻分析模型,專注於異常行為檢測任務
下載量 133
發布時間 : 1/8/2025

模型概述

該模型是基於VideoMAE架構的視頻理解模型,經過微調後可用於視頻異常檢測任務。在評估集上表現出較高的準確率(84.75%)和AUC值(0.9263)。

模型特點

高精度異常檢測
在評估集上達到84.75%的準確率和0.9263的AUC值,表現出優秀的異常檢測能力
基於VideoMAE架構
採用高效的視頻掩碼自編碼器預訓練方法,能有效學習視頻時空特徵
平衡訓練
模型名稱中的'balancedv6'表明採用了平衡訓練策略,可能針對類別不平衡問題進行了優化

模型能力

視頻內容分析
異常行為檢測
時空特徵提取

使用案例

公共安全
監控視頻分析
自動檢測監控視頻中的異常或可疑行為
可識別84.75%的異常事件
智能零售
商店異常行為檢測
檢測商店中的盜竊、暴力等異常行為
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