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Timesformer Base Finetuned K400 Continual Lora Ucf101 Continual Lora Ucf101

由 NiiCole 开发
基于TimeSformer架构的视频动作识别模型,在Kinetics-400数据集上预训练并在UCF101数据集上微调
下载量 18
发布时间 : 10/12/2023

模型简介

该模型采用TimeSformer架构,专注于视频动作识别任务,通过LoRA技术进行持续学习微调。

模型特点

持续学习能力
采用LoRA技术实现持续学习,可在不遗忘旧知识的情况下适应新任务
高效视频处理
基于TimeSformer架构,专门优化用于视频时序特征提取
迁移学习优化
先在Kinetics-400大规模数据集预训练,再在UCF101上微调

模型能力

视频动作分类
时序特征提取
跨数据集迁移学习

使用案例

视频分析
动作识别
识别视频中的人类动作和行为
在UCF101验证集上达到96.99%准确率
视频内容理解
分析视频内容并提取关键动作信息
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