模型简介
ViViT模型扩展了视觉变换器(ViT)架构,使其能够处理视频数据。该模型通过时空注意力机制捕捉视频中的时空特征,适用于视频分类等任务。
模型特点
时空注意力机制
通过扩展ViT架构,同时捕捉视频中的空间和时间维度特征
视频处理能力
专门设计用于处理视频序列数据,而非静态图像
可扩展性
基于Transformer架构,可以灵活调整模型规模和复杂度
模型能力
视频特征提取
视频分类
时空模式识别
使用案例
视频分析
视频内容分类
对视频内容进行分类,如动作识别、场景识别等
行为识别
识别视频中的人类行为或活动
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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