Xclip Base Patch16 Ucf 8 Shot

🚀 X-CLIP（基礎尺寸模型）

X-CLIP是一個用於通用視頻語言理解的模型，它在視頻分類和視頻文本檢索等任務中表現出色。本基礎尺寸模型以16的補丁分辨率，通過少樣本（K = 8）方式在UCF101數據集上進行訓練。

🚀 快速開始

你可以使用原始模型來判斷給定視頻與文本的匹配程度。若想尋找針對特定任務的微調版本模型，可查看模型中心。代碼示例請參考文檔。

✨ 主要特性

• 通用視頻語言理解：X-CLIP是CLIP的擴展，通過對比學習方式在（視頻，文本）對上進行訓練，可用於零樣本、少樣本或全監督視頻分類以及視頻文本檢索等任務。
• 可視化架構：模型架構可參考。

📦 安裝指南

文檔未提供具體安裝步驟，故跳過該章節。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，故跳過該章節。

📚 詳細文檔

模型描述

X-CLIP是CLIP的最小擴展，用於通用視頻語言理解。該模型以對比學習的方式在（視頻，文本）對上進行訓練，可用於零樣本、少樣本或全監督視頻分類以及視頻文本檢索等任務。

預期用途和限制

你可以使用原始模型來判斷給定視頻與文本的匹配程度。若想尋找針對特定任務的微調版本模型，可查看模型中心。

訓練數據

本模型在UCF101數據集上進行訓練。

預處理

• 訓練階段：訓練期間預處理的確切細節可參考此處。
• 驗證階段：驗證期間預處理的確切細節可參考此處。在驗證過程中，首先調整每一幀較短邊的大小，然後進行中心裁剪以達到固定尺寸（如224x224），最後在RGB通道上使用ImageNet的均值和標準差對幀進行歸一化。

評估結果

本模型在評估中實現了88.3%的top-1準確率。

🔧 技術細節

文檔未提供足夠技術細節，故跳過該章節。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。