由于Video Swin Transformer改编于Swin Transformer,因此Video Swin Transformer可以用在大型图像数据集上预训练的模型参数进行初始化。与Swin Transformer相比,Video Swin Transformer中只有两个模块具有不同的形状,分别为:线性embedding层和相对位置编码。 输入token在时间维度上变成了2,因此线性embedding层的形状从Swin Transf...
由于Video Swin Transformer改编于Swin Transformer,因此Video Swin Transformer可以用在大型图像数据集上预训练的模型参数进行初始化。与Swin Transformer相比,Video Swin Transformer中只有两个模块具有不同的形状,分别为:线性embedding层和相对位置编码。 输入token在时间维度上变成了2,因此线性embedding层的形状从Swin Transf...
由于Video Swin Transformer改编于Swin Transformer,因此Video Swin Transformer可以用在大型图像数据集上预训练的模型参数进行初始化。与Swin Transformer相比,Video Swin Transformer中只有两个模块具有不同的形状,分别为:线性embedding层和相对位置...
Video Swin Transformer Video Swin Transformer Ze Liu, Jia Ning, Yue Cao, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephen Lin, Han Hu CVPR 2022|April 2022 The vision community is witnessing a modeling shift from CNNs to Transformers, where pure Transformer architectures have attained top accuracy on the major...
1. 首先运行:python tools/test.py configs/recognition/swin/swin_base_patch244_window877_kinetics400_1k.py model/swin_base_patch244_window877_kinetics400_1k.pth --eval top_k_accuracy 遇到错误:File &q... 查看原文 I3D阅读笔记 I3D阅读笔记 Paper:Quo Vadis, Action Recognition? A New Model ...
在本文中,作者提出了一个端到端是VIdeo Captioning的方式,以前的方法都是用离线的特征,本文采用了预训练的Video Swin Transformer来进行特征的提取,然后用随机初始化的多模态Transformer进行生成任务,整个过程进行端到端的优化。 作者发现对于caption任务,采样帧数的提高能够提升模型的性能,因此作者提高了帧数,为了解决帧数...
Video Swin Transformer is a pure transformer based video modeling algorithm, attained top accuracy on the major video recognition benchmarks. Papers https://arxiv.org/abs/2106.13230 published in 2021, Cited by 1154 (until now). Existing Implementations PyTorch (official): https://github.com/Swin...
由于Video Swin Transformer改编于Swin Transformer,因此Video Swin Transformer可以用在大型图像数据集上预训练的模型参数进行初始化。与Swin Transformer相比,Video Swin Transformer中只有两个模块具有不同的形状,分别为:线性embedding层和相对位置编码。 输入token在时间维度上变成了2,因此线性embedding层的形状从Swin Transf...
在本文中,作者提出了一个端到端是VIdeo Captioning的方式,以前的方法都是用离线的特征,本文采用了预训练的Video Swin Transformer来进行特征的提取,然后用随机初始化的多模态Transformer进行生成任务,整个过程进行端到端的优化。 作者发现对于caption任务,采样帧数的提高能够提升模型的性能,因此作者提高了帧数,为了解决帧数...
论文:Video Swin Transformer 代码:Video-Swin-Transformer 动机 基于CNN的方法的潜力受到卷积算子感受野小的限制 自注意力机制可以用更少的参数和更低的计算成本来扩大感受野,因此纯transformer网络在主流视频识别benchmark上取得佳绩 针对联合时空建模既不经济又不容易优化的问题,前人提出了时空域因式分解的方法以达到更好...