Videomae Base Finetuned Ucf101 Subset
基於VideoMAE架構的視頻分類模型,在UCF101子集上微調,準確率達85.16%
下載量 77
發布時間 : 11/10/2022
模型概述
該模型是VideoMAE基礎架構的微調版本,專門用於視頻動作識別任務,在UCF101數據集的子集上表現出色。
模型特點
高效視頻理解
採用掩碼自編碼預訓練策略,能有效學習視頻時空特徵
微調性能優異
在UCF101子集上達到85.16%的準確率,驗證了模型的有效性
輕量級架構
基於base規模的VideoMAE,平衡了性能與計算效率
模型能力
視頻動作識別
時空特徵提取
視頻內容分類
使用案例
智能監控
異常行為檢測
識別監控視頻中的特定動作模式
內容分析
視頻內容分類
自動標註視頻中的動作類別
準確率85.16%
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