基于VideoMAE基础模型在UCF101子集上微调的视频分类模型，准确率达95.22%
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发布时间 : 1/15/2023
模型简介
该模型是VideoMAE架构的视频理解模型，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UCF101子集上达到95.22%的分类准确率
基于自监督预训练
采用VideoMAE架构，通过掩码自编码器进行预训练
高效微调
在基础模型上进行小样本微调，实现快速适应特定任务
模型能力
视频动作识别
视频内容分类
时空特征提取
使用案例
视频分析
动作识别系统
识别视频中的人体动作和行为
在UCF101子集上达到95.22%准确率
视频内容分类
对视频内容进行自动分类和标注
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