此外,对比TimeSformer在两种数据集上预训练后的效果,可以看到在更大的数据集上预训练过的TimeSformer表现会好很多。作者分析,由于TimeSformer的参数比较多,from scratch地去学比较困难,因此预训练对于TimeSformer很重要。(关于预训练,详细实验见论文) 五、数据规模对TimeSformer效果的影响 接着,我们顺着数据规模这一点,来看...
过一个linear embedding变成D维的,然后加上一个learnable positional embedding。在序列的最开始加上一个token作为[CLS] token。 为了减少计算量,将temporal attention和 spatial attention 分开一个接一个交替用可以减少计算量并且获得更好的效果。 Experiments Video Level Accuracy PytorchCode classTimeSFormer(nn.Module...
TimeSformer:我们的论文“视频理解只需要时空注意力吗?”的pytorch正式实现。-源码 开发技术 - 其它 lc**牵扯上传187.2 KB文件格式zipPython TimeSformer 这是的正式pytorch实现 。 在此存储库中,我们提供PyTorch代码以训练和测试我们建议的TimeSformer模型。 TimeSformer提供了一个有效的视频分类框架,该框架可以在多个视频...
Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding? (TimeSformer论文阅读总结) 算法炼丹师 来自专栏 · 机器学习论文阅读小憩 4 人赞同了该文章 目录 收起 Motivation Architecture Experiment Discussion and Thinking Motivation 本文是完全丢弃CNN通过纯Attention对视频进行分类学习,之前的研究基本上...