基于MCG-NJU/videomae-base-finetuned-kinetics微调的视频理解模型，在评估集上准确率达91.23%
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发布时间 : 4/9/2025
模型简介
该模型是基于VideoMAE架构的视频分类模型，专门针对动作识别任务进行了优化。
模型特点
高准确率
在评估集上达到91.23%的准确率
基于VideoMAE架构
采用视频掩码自编码器预训练框架
5秒视频处理
专门优化用于处理5秒时长的视频片段
模型能力
视频动作识别
视频分类
时序行为理解
使用案例
视频分析
动作识别
识别视频中的人类动作和行为
准确率91.23%
视频内容分类
对视频片段进行自动分类
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大型语言模型
Transformers
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
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
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