基于MCG-NJU/videomae-base在未知数据集上微调的视频理解模型，F1分数达到0.7147
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发布时间 : 2/8/2023
模型简介
该模型是VideoMAE基础架构的微调版本，专注于视频内容理解任务，可能应用于视频分类或行为识别等场景
模型特点
高效视频表示学习
基于VideoMAE架构，通过掩码自编码预训练有效学习视频时空特征
微调性能优异
在评估集上达到0.7147的F1分数，表明模型具有较强的判别能力
轻量级训练
使用较小的批次大小(3)进行高效微调
模型能力
视频特征提取
视频内容理解
时空模式识别
使用案例
视频分析
行为识别
识别视频中的人类行为或活动
F1分数0.7147
视频分类
对视频内容进行分类标注
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
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
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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