时空transformer

时空Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于处理时空序列数据。它在处理视频、动作、语音等时空序列数据时表现出色。

传统的Transformer模型主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。而时空Transformer通过引入时间和空间维度的注意力机制，使得模型能够更好地捕捉时序和空间上的关系。

时空Transformer通过多头自注意力机制来学习序列数据中不同时间步长之间的依赖关系。同时，它还引入了卷积层来处理空间维度的信息。这种结构可以有效地捕捉时间和空间上的长程依赖关系，从而提高模型对时空序列数据的建模能力。

时空Transformer在视频预测、动作识别、语音识别等领域都取得了较好的效果。它不仅可以处理静态的空间序列数据，还能够处理动态的时间序列数据，使得模型在多个领域都具有广泛的应用前景。

相关问题

时空 transformer

时空Transformer是一种基于Transformer架构，用于视频理解和场景理解的方法。它是第一个完全基于Transformer的视频架构，已经在自然语言处理应用程序中得到广泛应用，如机器翻译和通用语言理解。它利用时空上下文来生成动态场景图，可以提高视频理解的准确性和效率。与传统的3D CNN相比，时空Transformer在训练速度上有更高的效率，提速了3倍，并且具有更高的视频剪辑上限，可以处理几分钟的视频剪辑。这使得时空Transformer成为视频理解领域的重要研究方向，具有更高的性能和更低的成本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [本周AI热点回顾：「时空版」Transformer训练速度远超3D CNN；拒绝内卷的AI狼火了！不想抓羊只想躺！...](https://blog.csdn.net/PaddlePaddle/article/details/115059506)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [ICCV 2021 | STTran：用于视频场景图生成的时空上下文Transformer](https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/119225470)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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时空 graph transformer

时空图Transformer (Graph Transformer)是一种基于自注意力机制的新型预测框架，用于准确预测人群轨迹。它利用Transformers来学习时间、空间和时空注意力的关系，提供了一种简洁有效的解决方案。具体地，时空图Transformer使用了空间图Transformer和时间图Transformer来捕捉人与人之间的交互，并通过在空间Transformer和时间Transformer之间进行交错来提取行人之间的时空交互。另外，时空图Transformer还引入了TGConv，一种基于Transformer的图卷积机制，用于改进基于注意力的图卷积，从而能够更好地捕捉更复杂的社交互动。此外，为了处理时间序列数据建模时的问题，时空图Transformer还引入了一个可读写图形内存模块，用于在预测期间对嵌入执行平滑操作。总体而言，时空图Transformer是一种简单而有效的策略，用于预测人群轨迹并建模行人之间的时空交互关系。 [2 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【ECCV2020】Spatio-Temporal Graph Transformer Networks for Pedestrian Trajectory Prediction](https://blog.csdn.net/zn0412/article/details/120829830)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [论文阅读笔记7——TransMOT: Spatial-Temporal Graph Transformer for MOT](https://blog.csdn.net/wjpwjpwjp0831/article/details/121359323)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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