The locality of the proposed video architecture is realized by adapting the Swin Transformer designed for the image domain, while continuing to leverage the power of pre-trained image models. Our approach achieves state-of-the-art accuracy on a broad range of video recognition benchmarks, ...
说起Video Swin Transformer,不得不提到Swin Transformer,在自己试过的利用Transformer进行图像任务的各个模型中(VIT、Deit、Swin Transformer等),Swin Transformer算是其中的佼佼者。个人以为Swin Transformer最大的特点是类似于cnn中conv + pooling的结构。在Swin Transformer中,这种结构变成了Swin Transformer Block + Patc...
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...
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...
1. 下载并安装Video Swin Transformer:Video Swin Transformer可以从官方网站(https://www.videoswintransformer.com/)下载,安装完成后,可以在桌面上找到Video Swin Transformer的图标。 2. 打开Video Swin Transformer:双击Video Swin Transformer的图标,即可打开软件。 3. 导入视频:点击“文件”菜单,选择“导入视频”,...
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...
Our model, called Video Swin Transformer, strictly follows the hierarchical structure of the original Swin Transformer, but extends the scope of local attention computation from only the spatial domain to the spatiotemporal domain. As the local attention is computed on non-overlapping windows, the ...
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...