基于MCG-NJU/videomae-base微调的视频分析模型，用于欺骗检测任务，准确率达70.37%
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发布时间 : 4/24/2025
模型简介
该模型是基于VideoMAE架构的视频分类模型，专门针对欺骗检测任务进行了微调。它能够分析视频内容并判断其中是否存在欺骗行为。
模型特点
高准确率
在欺骗检测任务上达到70.37%的准确率
基于VideoMAE架构
采用高效的VideoMAE自监督学习预训练架构
小批量训练优化
使用梯度累积技术(批量大小16)在有限硬件资源下有效训练
模型能力
视频内容分析
欺骗行为检测
视频分类
使用案例
安全监控
面试视频分析
分析求职面试视频中的欺骗行为
准确率70.37%
心理学研究
行为分析
研究人类欺骗行为的表现特征
精选推荐AI模型
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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
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
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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