后来,统一器版本2(UniformerV2)架构修改了之前统一器架构中的这些模块,以同时实现并在 Pipeline 末端融合,以捕捉相关的时空特征。此外,UniformerV2利用预训练的ViT嵌入来初始化架构的某些部分,以便更好地利用来自大型图像数据集的预训练知识。 然而,自注意力与序列长度的二次计算复杂度相关,这使得处理如视频中 Token ...
后来,统一器版本2(UniformerV2)架构修改了之前统一器架构中的这些模块,以同时实现并在 Pipeline 末端融合,以捕捉相关的时空特征。此外,UniformerV2利用预训练的ViT嵌入来初始化架构的某些部分,以便更好地利用来自大型图像数据集的预训练知识。 然而,自注意力与序列长度的二次计算复杂度相关,这使得处理如视频中 Token ...
1. 由于uniformerv2模型参数量较小,适合在手机、摄像头等嵌入式设备上部署,可以实时对图像进行超分辨率处理,提升用户体验。 2. uniformerv2模型也可以应用在云端服务器等大型计算环境中,通过并行计算等技术,提高模型的处理速度和效率,实现图像超分辨率处理的实时化和大规模化。 五、结语 uniformerv2作为一种图像超分辨率...
仅利用开源的CLIP预训练和开源的有监督数据,UniFormerV2可在8个流行benchmark上超越以往SOTA。
简单介绍一下我们最近放出来的工作UniFormerV2,方法受UniFormer的启发,设计了通用高效的时序建模模块,可以无缝插入到各种开源预训练图像ViT中,显著增强模型对时序信息的处理能力。为进一步提升主流benchmark上的性能,我们将K400/K600/K700进行数据清洗,得到更精简的K710数据集(0.66M训练视频),在该数据集上训练,只需简单...
UniFormerV2也便是在这种想法下产生,我们沿用了UniFormerV1中的结构设计思想,设计了高效的局部与全局时空学习模块,可无缝插入到强预训练的图像ViT中,实现强大的视频建模。我们在一系列预训练以及不同规模的模型都进行了适配性实验,在流行的数据集上都能取得出众的性能。如上图右下角所示,我们的模型在K400上取得了最...
benchmark deep-learning pytorch ava x3d action-recognition video-understanding video-classification tsm non-local i3d tsn slowfast temporal-action-localization spatial-temporal-action-detection openmmlab posec3d uniformerv2 Updated Aug 14, 2024 Python Improve this page Add a description, image, and...
简单介绍一下我们最近放出来的工作 UniFormerV2,方法受UniFormer的启发,设计了通用高效的时序建模模块,可以无缝插入到各种开源预训练图像ViT中,显著增强模型对时序信息的处理能力。为进一步提升主流 benchmark 上的性能,我们将 K400/K600/K700 进行数据清洗,得到更精简的 K710 数据集(0.66M 训练视频),在该数据集上训...
UniFormerV2, a generic paradigm to build a powerful family of video networks, by arming the pre-trainedViTswith efficientUniFormerdesigns. It gets the state-of-the-art recognition performance on8popular video benchmarks, including scene-relatedKinetics-400/600/700andMoments in Time, temporal-related...
UniFormerV2, since it inherits the concise style of the UniFormer block, while redesigning local and global relation aggregators that seamlessly integrate advantages from both ViTs and UniFormer. Our UniFormerV2 achieves state-of-the-art performances on 8 popular video benchmarks, including scene-...