代码地址:https://github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer 文章也是做视频分类的上来就是各种第一,非常的朴实无华。和Swin Transformer是一个团队的工作。 可以先看下Swin Transformer:下雨前:Swin-transformer的理解和代码(torch.roll) 摘要 作者提倡使用局部性的归纳偏置在视频Transformer中,可以更好地平衡...
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...
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 an...
Video Swin Transformer is initially described in "Video Swin Transformer", which advocates an inductive bias of locality in video Transformers, leading to a better speed-accuracy trade-off compared to previous approaches which compute self-attention globally even with spatial-temporal factorization. The...
项目链接:https://github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer 导言: 由于Transformer强大的建模能力,视觉任务的主流Backbone逐渐从CNN变成了Transformer,其中纯Transformer的结构也在各个视频任务的数据集上也达到了SOTA的性能。这些视频模型...
项目链接:https://github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer 导言: 由于Transformer强大的建模能力,视觉任务的主流Backbone逐渐从CNN变成了Transformer,其中纯Transformer的结构也在各个视频任务的数据集上也达到了SOTA的性能。这些视频模型都是基于Transformer结构来捕获patch之间全局的时间和空间维度上的关系。
对于视频字幕模型,我对每个视频进行了 16 帧采样。我使用了 Video Swin Transformer 来提取视频特征,从而生成形状张量 (batch_size, 768, 4, 7, 7)。此外,我还使用 2D-CNN 来提取帧级特征,从而生成形状张量 (batch_size, 16, 768)。现在,我需要连接这两组特征以创建具有 (batch_size, 16, 768 * 2) ...
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...
Short Description 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 (unt...
In this paper, a novel deep video error concealment model for VVC is proposed, called Swin-VEC. The model innovatively integrates Video Swin Transformer into the generator of generative adversarial network (GAN). Specifically, the generator of the model employs convolutional neural network (CNN) to...