基于TimeSformer架构的视频动作识别模型，在Kinetics-400数据集预训练后，针对奥运会运动子集进行了微调
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发布时间 : 5/25/2023
模型简介
该模型是用于视频动作识别的TimeSformer架构，专门针对体育动作分类任务进行了优化，在评估集上达到96.89%的准确率
模型特点
高精度动作识别
在奥运会运动子集上达到96.89%的分类准确率
时空注意力机制
采用TimeSformer架构，同时处理空间和时间维度信息
迁移学习优化
基于Kinetics-400预训练模型进行微调，提升特定领域性能
模型能力
视频动作分类
体育动作识别
时序视频分析
使用案例
体育分析
奥运会动作识别
自动识别和分类各种奥运会体育项目中的动作
96.89%的分类准确率
视频内容分析
运动视频自动标注
为体育训练视频自动添加动作标签
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L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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