TimeSformer

TimeSformer是一种用于视频理解的模型，它基于transformer架构，并使用了时间和空间的注意力机制。在Kinetics-400数据集上，TimeSformer通过在8帧上进行预训练，并使用空间裁剪尺寸为224，达到了77.9%的top-1准确率和93.2%的top-5准确率。如果你想在你的本地环境中运行TimeSformer模型，你可以按照以下步骤操作：首先，将TimeSformer/tools/文件夹内的run_net.py粘贴到TimeSformer/文件夹下，然后运行以下命令：python run_net.py --cfg configs/Kinetics/TimeSformer_divST_16x16_448.yaml。你还可以在GitHub上找到TimeSformer的官方PyTorch实现。

相关问题

timesformer

引用中提到，TimeSformer是一种视频理解的模型，它使用了空间-时间注意力机制。通过在K400数据集上进行预训练，TimeSformer使用8帧图像和空间裁剪尺寸为224，达到了77.9%的Top-1准确率和93.2%的Top-5准确率。

引用提到，TimeSformer的官方PyTorch＊＊＊Sformer

对于输入模型的视频，根据具体的模型参数，可以提取8、16或32张图像作为输入。一种常见的策略是均匀选择这些图像分段，但也可以根据需求进行更改。

mmaction2 timesformer

C知道: mmaction2是一个基于PyTorch的开源动作识别工具包，而Timesformer是一种基于注意力机制的模型架构。mmaction2中集成了Timesformer模型，用于实现视频动作识别任务。

Timesformer模型是基于Transformers模型的改进版本，它通过将Transformer的自注意力机制应用于时间维度，从而能够对视频序列进行建模和理解。这种模型结构使得Timesformer能够在视频动作识别任务中取得较好的性能。

在mmaction2中，你可以使用预训练的Timesformer模型进行视频动作识别任务，并根据自己的需求进行微调或训练新的模型。你可以通过阅读mmaction2的文档和示例代码来了解如何使用Timesformer模型进行动作识别任务。