基于VideoMAE基础模型在UCF101子集上微调的视频理解模型，准确率达95.71%
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发布时间 : 1/17/2023
模型简介
该模型是VideoMAE架构的视频分类模型，专门针对UCF101数据集的子集进行微调，适用于视频动作识别任务
模型特点
高准确率
在评估集上达到95.71%的分类准确率
基于VideoMAE架构
采用掩码自编码器预训练的视频理解架构
轻量级微调
在基础模型上仅需少量数据进行微调即可获得优异性能
模型能力
视频动作识别
视频内容分类
时序特征提取
使用案例
视频分析
动作识别
识别视频中的人类动作
在UCF101子集上达到95.71%准确率
视频内容分类
对视频内容进行分类标注
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L
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3,269
16
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Transformers 英语
C
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6
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问答系统
中文
R
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2,694
98
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