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...
论文地址: Video Swin Transformer 代码地址:github.com/SwinTransfor 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...
《Video Swin Transformer》(2021) GitHub:https:// github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer [fig1]【转发】@爱可可-爱生活:几篇论文实现代码:《Diverse Branch Block: Building a Convolution as ...
PyTorch (official): https://github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer TorchVision : https://pytorch.org/vision/main/models/video_swin_transformer.html Keras 2: https://github.com/innat/VideoSwin. Keras 3: https://github.com/innat/VideoSwin/tree/feat_kerasv3 Other Information 🎉 1 ...
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, ...
为了测试不同种类的基础 backbone 性能,以及方便后续做模型 ensemble,微信视觉团队训练了 CNN-based、ViT-based 以及 Swin Transformer-based models 作为对比学习的基线模型。最终做 embedding ensemble 时,每帧视频共提交了 4 组 embedding,拼接后经过 PCA 算法降维到官方要求的维度。损失函数:在损失函数上,除了常用...
Video-Swin-Transformer模型转为onnx后,onnx模型无法进行推理,报错信息在onnxInferError.log日志文件中 尝试onnx转om模型,报错信息在onnx2om.log日志文件中 二、软件版本: -- CANN 版本 (e.g., CANN 3.0.x,5.x.x): --Tensorflow/Pytorch/MindSpore 版本: ...
(16,7,7), drop_path_rate=0.4, patch_norm=True) # https://github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer/blob/master/configs/recognition/swin/swin_base_patch244_window1677_sthv2.py checkpoint = torch.load('./checkpoints/swin_base_patch244_window1677_sthv2.pth') new_state_dict = ...
Video Swin Transformer 也是有三个部分组成,段:video to token, model stages,head。 Video to token 在image to token中,是将4x4的图像块作为一组,而在Video to token中,将2 X 4 X 4 的视频块作为一组,而后再进行线性embedding以及position embedding。