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Model Timesformer Subset 02

由namnh2002開發
基於TimeSformer架構的視頻理解模型,在未知數據集上微調,準確率達88.52%
下載量 15
發布時間 : 3/4/2024

模型概述

這是一個基於TimeSformer架構的視頻分類模型,適用於時序視頻理解任務。模型在評估集上表現出色,準確率達到88.52%。

模型特點

高準確率
在評估集上達到88.52%的準確率,表現優異
時序理解能力
基於TimeSformer架構,擅長處理視頻時序信息
高效訓練
採用線性學習率調度和Adam優化器,訓練過程穩定高效

模型能力

視頻分類
時序特徵提取
視頻內容理解

使用案例

視頻分析
動作識別
識別視頻中的人類動作或行為
準確率88.52%
場景分類
對視頻內容場景進行分類
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