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...
swin transformer 本身就是研究了怎么样将tansformer 应用到cv之内(通过限制区域来计算attention,从而降低计算量,而且增加了偏执能力)。在vivit之后,vit都能改进成video模式,那么将swin 改进成video 模块应该也会有效。(一般2d到3d,都采用膨胀填充的做法)。 总体结构图 从总体的结构图中我们可以看出来,在一段视频输入...
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...
采用滑动窗口划分的方法,两个连续的Video Swin Transformer块计算如下所示: 3.2.3. 3D Relative Position Bias 先前的工作已经表明,在自注意计算中包含相对位置编码对于performance的提升是有用的。因此作者在Video Swin Transformer也引入了3D相对位置编码,计算方式如下: ...
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...
Video Quality Assessment Based on Swin Transformer with Spatio-Temporal Feature Fusion and Data Augmentation Wei Wu1, Shuming Hu1, Pengxiang Xiao1, Sibin Deng1, Yilin Li1*, Ying Chen1, Kai Li1 1Department of Tao Technology, Alibaba Group {guokui.w...
S WIN BERT由两个模块组成: 视频Swin Transformer (VidSwin) 和多模态Transformer编码器。首先,作者利用VidSwin从原始视频帧中提取时空视频表示。然后,本文的多模态Transformer编码器将视频表示作为输入,并通过序列到序列 (seq2seq) 生成输出自然语言句子。
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, ...
Video Swin Transformeris 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 loc...