A video vision transformer
时间: 2023-11-23 11:56:29 浏览: 53
视频视觉Transformer(ViViT)是一种新型的视频分类模型,它使用Transformer架构来处理视频数据。与传统的卷积神经网络不同,ViViT使用自注意力机制来捕捉视频中的时空关系。这种方法可以更好地处理视频中的长期依赖关系,并且可以在不使用卷积的情况下实现更好的性能。
以下是一个使用ViViT进行视频分类的Python代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models.video import r2plus1d_18
class ViViT(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=400, dim=512, depth=12, heads=8, mlp_dim=2048, dropout=0.1):
super().__init__()
self.backbone = r2plus1d_18(pretrained=True)
self.backbone.fc = nn.Identity()
self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, 16, dim))
self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim))
self.transformer = nn.TransformerEncoder(
nn.TransformerEncoderLayer(
d_model=dim,
nhead=heads,
dim_feedforward=mlp_dim,
dropout=dropout
),
num_layers=depth
)
self.fc = nn.Linear(dim, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.backbone(x)
x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4).flatten(2).transpose(1, 2)
b, n, _ = x.shape
cls_tokens = self.cls_token.expand(b, -1, -1)
x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
x += self.pos_embedding[:, :(n + 1)]
x = self.transformer(x)
x = x.mean(dim=1)
x = self.fc(x)
return x
```
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