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Timesformer Base Finetuned K400 Continual Lora Ucf101
基於TimeSformer架構的視頻分類模型，在Kinetics-400數據集上預訓練並在UCF101數據集上微調，採用LoRA技術進行持續學習。
下載量 17
發布時間 : 10/11/2023
模型概述
該模型是用於視頻動作識別的深度學習模型，基於Transformer架構專門設計用於處理視頻時序信息，在動作識別任務中表現出色。
模型特點
時序注意力機制
採用TimeSformer架構，能夠有效捕捉視頻中的時序信息和空間特徵
高效微調
使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技術進行持續學習，減少訓練參數的同時保持模型性能
高性能
在UCF101數據集上達到97.67%的準確率，表現優異
模型能力
視頻動作識別
時序特徵提取
視頻內容分類
使用案例
視頻分析
動作識別系統
識別視頻中的人類動作，如跑步、跳躍等
在UCF101數據集上準確率97.67%
視頻內容審核
自動檢測視頻中的特定動作或行為
智能監控
異常行為檢測
監控視頻中檢測異常或可疑行為
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