基于MCG-NJU/videomae-base微调的视频分析模型，专注于异常行为检测任务
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发布时间 : 1/8/2025
模型简介
该模型是基于VideoMAE架构的视频理解模型，经过微调后可用于视频异常检测任务。在评估集上表现出较高的准确率（84.75%）和AUC值（0.9263）。
模型特点
高精度异常检测
在评估集上达到84.75%的准确率和0.9263的AUC值，表现出优秀的异常检测能力
基于VideoMAE架构
采用高效的视频掩码自编码器预训练方法，能有效学习视频时空特征
平衡训练
模型名称中的'balancedv6'表明采用了平衡训练策略，可能针对类别不平衡问题进行了优化
模型能力
视频内容分析
异常行为检测
时空特征提取
使用案例
公共安全
监控视频分析
自动检测监控视频中的异常或可疑行为
可识别84.75%的异常事件
智能零售
商店异常行为检测
检测商店中的盗窃、暴力等异常行为
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Transformers
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L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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