Vivit B 16x2
模型概述
ViViT模型擴展了視覺變換器(ViT)架構,使其能夠處理視頻數據。該模型通過時空注意力機制捕捉視頻中的時空特徵,適用於視頻分類等任務。
模型特點
時空注意力機制
通過擴展ViT架構,同時捕捉視頻中的空間和時間維度特徵
視頻處理能力
專門設計用於處理視頻序列數據,而非靜態圖像
可擴展性
基於Transformer架構,可以靈活調整模型規模和複雜度
模型能力
視頻特徵提取
視頻分類
時空模式識別
使用案例
視頻分析
視頻內容分類
對視頻內容進行分類,如動作識別、場景識別等
行為識別
識別視頻中的人類行為或活動
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98