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Videomae Base Badminton Strokes Finetuned Stroke Classification 10
基于MCG-NJU/videomae-base微调的视频动作分类模型，专注于羽毛球击球动作识别
下载量 78
发布时间 : 1/20/2025
模型简介
该模型是基于VideoMAE架构的视频分类模型，专门针对羽毛球击球动作分类任务进行微调。在评估集上达到85.51%的准确率。
模型特点
高精度动作识别
在羽毛球击球动作分类任务上达到85.51%的准确率
基于VideoMAE架构
采用高效的视频掩码自编码器预训练架构，适合视频理解任务
轻量级微调
在基础模型上进行高效微调，适应特定领域任务
模型能力
视频动作分类
羽毛球击球动作识别
时序视频分析
使用案例
体育分析
羽毛球训练分析
自动识别运动员的击球动作类型
可帮助教练分析运动员的技术动作
比赛动作统计
统计比赛中各类击球动作的使用频率
为战术分析提供数据支持
智能体育设备
智能训练辅助
集成到训练设备中实时反馈动作质量
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