transformer动作识别

Transformer动作识别是一种使用Transformer模型进行动作分类和识别的方法。Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，常用于处理序列数据。在动作识别中，输入是一系列时间上连续的图像帧或传感器数据，输出是对动作的分类结果。

在使用Transformer进行动作识别时，通常需要将输入序列进行编码。可以使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来提取输入序列的特征表示。然后，将这些特征表示作为输入传递给Transformer模型。

Transformer模型通过多层的自注意力机制来学习输入序列中元素之间的关系，并生成对应的特征表示。它能够捕捉到长距离的依赖关系，适用于处理长序列数据。

最后，通过在Transformer模型的输出上添加全连接层或softmax层，可以将特征表示映射为不同动作类别的概率分布，从而实现动作识别。

这种使用Transformer进行动作识别的方法在许多计算机视觉和人机交互任务中取得了很好的效果。