vidtr与vivit这两个模型的不同

VIDTR (Video Transformer with Recurrent Memory Update) 和 ViViT (Video Vision Transformer) 都是基于 Transformer 的视频模型，它们之间的主要不同点如下：

1. 模型结构：VIDTR 是一种基于编码器-解码器结构的模型，其中编码器使用 Transformer 编码器，解码器则使用循环神经网络。而 ViViT 则是一种单纯的 Transformer 模型，没有使用解码器。

2. 帧间关系的建模：VIDTR 使用循环神经网络来建模帧间的时序关系，以便更好地捕捉视频中的动态变化和运动信息。而 ViViT 则使用一种新颖的空间注意力机制，将空间特征和时间特征进行关联，以捕捉视频中的动态变化和运动信息。

3. 训练方式：VIDTR 使用自回归方式训练模型，即每一时刻的预测都依赖于前面时刻的预测。而 ViViT 则采用了一种无监督训练方式，即使用视频数据自身来学习特征表示。

4. 模型性能：VIDTR 在一些视频分类和动作识别任务上取得了很好的效果，但是模型结构比较复杂，计算量较大。而 ViViT 目前在一些视频分类和动作识别任务上也取得了很好的效果，模型结构比较简单，计算量较小。

综上所述，VIDTR 和 ViViT 都是基于 Transformer 的视频模型，它们的主要不同点在于模型结构、帧间关系的建模、训练方式和模型性能等方面。

相关问题

vidtr与vivit与MVit这三个模型的不同

VIDTR (Video Transformer with Recurrent Memory Update)、ViVit (Video Vision Transformer) 和 MVit (Mobile Vision Transformer) 都是 Transformer 模型在视频领域的应用，它们的主要不同点如下：

1. 模型结构：VIDTR 是一种基于编码器-解码器结构的模型，其中编码器使用 Transformer 编码器，解码器则使用循环神经网络。ViVit 和 MVit 则是单纯的 Transformer 模型，没有使用解码器。

2. 帧间关系的建模方式：VIDTR 使用循环神经网络来建模帧间的时序关系，以便更好地捕捉视频中的动态变化和运动信息。ViVit 则使用一种新颖的空间注意力机制，将空间特征和时间特征进行关联，以捕捉视频中的动态变化和运动信息。MVit 则是基于 ViT (Vision Transformer) 模型的变种，针对视频领域的特点进行了改进，使用了一种新的时空注意力机制来建模帧间的关系。

3. 训练方式：VIDTR 使用自回归方式训练模型，即每一时刻的预测都依赖于前面时刻的预测。ViVit 和 MVit 则采用了一种无监督训练方式，即使用视频数据自身来学习特征表示。

4. 模型性能：VIDTR 在一些视频分类和动作识别任务上取得了很好的效果，但是模型结构比较复杂，计算量较大。ViVit 目前在一些视频分类和动作识别任务上也取得了很好的效果，模型结构比较简单，计算量较小。MVit 是针对移动设备和嵌入式设备等资源受限的场景设计的，模型结构比较轻量级，计算量较小，但在一些视频分类任务上的表现也很不错。

综上所述，VIDTR、ViVit 和 MVit 都是 Transformer 模型在视频领域的应用，它们的主要不同点在于模型结构、帧间关系的建模方式、训练方式和模型性能等方面。

vidtr与vivit与MVit与vit这四个模型的不同

这四个模型都是最近提出的视觉领域的模型，但它们有不同的结构和特点。

1. ViT（Vision Transformer）模型。ViT是一种使用Transformer模型处理图像的方法，它将输入的图像划分为一系列的图像块，将每个图像块通过嵌入层转换为向量，然后使用Transformer编码器对这些向量进行处理，最终输出图像的特征向量。ViT的优点是可以处理任意尺寸的图像，并且能够学习到全局特征和局部特征，但是它对图像块的划分方式比较敏感，需要进行调优。

2. ViViT（Visual Vital Transform）模型。ViViT是一种基于ViT的改进方法，它引入了一种新的多尺度注意力机制，可以让模型对不同尺寸的图像块进行不同程度的关注，并且引入了一些可分离卷积和注意力机制的设计，从而提高了模型的计算效率和准确率。

3. ViDTR（Vision Transformer with Dynamic Token Reduction）模型。ViDTR是一种基于ViT的改进方法，它引入了一种动态令牌减少机制，即根据特征映射的重要度来动态选择令牌，从而减少模型的计算量。ViDTR还引入了一些新的设计，如流式注意力机制和多输入卷积，从而提高了模型的准确率和计算效率。

4. MVit（Multiscale Vision Transformer）模型。MVit是一种多尺度的ViT模型，它将输入的图像分为不同的尺度，并使用不同大小的ViT模型处理不同尺度的图像，然后将不同尺度的特征向量进行融合，最终输出图像的特征向量。MVit的优点是可以处理多尺度的图像，并且可以捕捉到更多的细节特征，但是计算量比较大。

总体来说，这四个模型都是基于Transformer模型的改进方法，可以处理图像领域的任务，并且具有不同的特点和优势。在具体应用时，需要根据任务和数据的特点选择合适的模型来进行训练和推断。