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wiki.creativecommons.org/Considerations_for_licensors Considerations for the public: By using one of our public licenses, a licensor grants the public permission to use the licensed material under specified terms and conditions. If the licensor's permission is not necessary for any reason--for exam...
最后,与3D卷积网络相比,我们的模型在训练速度上更快,能够在精度稍有下降的情况下显著提高测试效率,并且还能应用于更长的视频片段(超过一分钟)。代码和模型可在以下网址获取:https://github.com/facebookresearch/TimeSformer。 1. 引言 近年来,自注意力方法(Vaswani et al., 2017a)的出现彻底改变了自然语言处理(N...
TimeSformer: Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding? paper: https://arxiv.org/abs/2102.05095 accept: ICML2021 author: Facebook AI code(offical): https://github.com/facebookresearch/TimeSformer 一、前言 Transformers(VIT)在图像识别领域大展拳脚,超越了很多基于Convolution的方法。
Facebook AI 提出 TimeSformer:完全基于 Transformer 的视频理解框架 TimeSformer 解析:视频理解中的transformer TimeSformer:视频理解所需的只是时空注意力吗? 更多项目更新及详细内容请关注我们的项目(https://github.com/towhee-io/...) ,您的关注是我们用爱发电的强大动力,欢迎 star, fork, slack 三连 :)...
ViT(Vision Transformer):https://arxiv.org/abs/2010.11929 这篇原始论文链接:https://arxiv.org/pdf/2102.05095.pdf 代码:https://github.com/lucidrains/TimeSformer-pytorch 写在最后:如果觉得这篇文章对您有帮助,欢迎点赞收藏评论支持我,谢谢!也欢迎关注我的公众号:算法小哥克里斯。
See discussion: https://github.com/tensorflow/tpu/issues/494 """ if drop_prob == 0. or not training: return x keep_prob = paddle.to_tensor(1 - drop_prob) shape = (paddle.shape(x)[0], ) + (1, ) * (x.ndim - 1) random_tensor = keep_prob + paddle.rand(shape, dtype=x....
代码:https://github.com/lucidrains/TimeSformer-pytorch 代码尚未完全开源,但模型已经放出来了。代码比较简单。 论文思路 视频理解与NLP有很多的相似的地方。首先,视频和语句都具有序列性;而且,一个字只能与语句中其它字联系才能理解,在视频行为中一个片段也需要与视频的上下文相关联。于是,我们期望NLP中这种long-ran...
Facebook AI 提出新型视频理解架构:完全基于Transformer,无需卷积,训练速度快、计算成本低。 TimeSformer 是首个完全基于 Transformer 的视频架构。近年来,Transformer 已成为自然语言处理(NLP)领域中许多应用的主导方法,包括机器翻译、通用语言理解等。 TimeSformer 在一些具有挑战性的动作识别基准(包括 Kinetics-400 动作识...
在过去的几年中,自然语言处理(NLP)领域因基于注意力的方法的出现而发生了革命性变化。由于它们在捕获单词之间的远程依存关系方面具有出色的功能以及其可扩展的训练能力,因此诸如Transformer模型之类的自注意力体系结构代表了涵盖各种语言任务的当前最新技术水平,其中包括机器翻译,问答和自回归词生成等。