transformer在视频领域的主要模型，以及演变

Transformer 在视频领域的主要模型是 Video Transformer，它采用 Transformer 的编码器-解码器结构，在时间维度上对视频进行建模和处理。该模型被广泛用于视频分类、目标检测、视频生成等任务。

除了 Video Transformer，还有一些其他的 Transformer 模型被应用于视频领域，例如 TSM（Temporal Shift Module）、TSM-SSN（TSM with Self-Supervised Learning Network）等。这些模型在 Video Transformer 的基础上进行了改进和优化，取得了更好的效果。

随着技术的不断发展，Transformer 在视频领域的应用也在不断演变。例如，最近出现了一些基于自监督学习的 Transformer 模型，如 ViT（Vision Transformer）和 VATT（ViT with Attention-based Temporal Aggregation），它们采用了更加先进的自监督学习方法，在视频领域取得了一些新的突破。

相关问题

transformer这类backbone在视频领域的演变

随着深度学习技术的进步，Transformer 这类 backbone 在视频领域的应用也在不断演变。以下是一些常见的 Transformer-based 模型：

1. Video Transformer：这是最早的一种基于 Transformer 的视频模型，它采用 Transformer 的编码器-解码器结构，在时间维度上对视频进行建模和处理。

2. TSM（Temporal Shift Module）：TSM 通过时间维度上的位移操作来增强模型的时序建模能力，同时还采用了一些优化策略来提高模型的效率和性能。

3. TSM-SSN（TSM with Self-Supervised Learning Network）：TSM-SSN 在 TSM 的基础上，引入了自监督学习方法来提高模型的泛化能力和鲁棒性。

4. ViT（Vision Transformer）：ViT 是一种基于 Transformer 的视觉模型，它采用了自注意力机制来实现图像特征的提取和建模，逐渐成为图像领域的重要 backbone。

5. VATT（ViT with Attention-based Temporal Aggregation）：VATT 在 ViT 的基础上，通过注意力机制来对视频序列进行建模，在视频领域取得了一些新的突破。

除了以上这些模型，还有一些其他的 Transformer-based 模型被应用于视频领域，例如 S3D-G 和 CSN（Convolutional Sparse Coding Network）等。这些模型在不同的应用场景下，都展现出了很好的性能和效果。

transformer这类backbone在视频领域的演变，而不是图像领域的演变

在视频领域，使用transformer这类backbone的演变主要集中在两个方面：视频分类和视频生成。

对于视频分类，目前较为常用的是3D CNN和2D CNN + transformer的结合。其中，3D CNN能够较好地捕捉时间上的信息，而transformer则能够较好地捕捉长距离依赖关系，使得模型在处理长视频时能够取得更好的效果。而2D CNN + transformer则是将2D卷积网络作为backbone，再通过transformer加强其在时间维度上的表达能力。

对于视频生成，目前主要有两种方法：一种是将transformer作为生成器的backbone，通过学习视频序列中的依赖关系来生成视频。另一种方法是将transformer用于视频编码，再通过解码器来生成视频。

总的来说，transformer在视频领域的应用还在不断探索和发展中，未来还有很大的发展空间。