videoswin transformer

视频Swing Transformer是一种用于视频识别的基于时空局部归纳偏执纯transformer架构。它是从用于图像识别的Swin Transformer模型改编而来。视频Swin Transformer模型利用了强大的图像模型的预训练，在广泛使用的基础数据集Kinetics-400、Kinetics-600和something-something v2上取得了良好的效果。

视频Swin Transformer的整体架构如下：输入是大小为T HW3的视频，将每个大小为2443的3D patch视为一个token。经过3D patch分割层后，得到具有96维特征的token，大小为T/2H/4W/4。然后，通过一个线性的embedding层，将每个token的特征投影到任意维度C。视频Swin Transformer严格遵循Swin Transformer的架构，包含4个阶段，在每个阶段的patch合并层进行2次空间下采样。patch合并层将每组2×2的空间邻近的patch连接起来，并通过线性层将连接起来的特征投影到它们维度的一半。视频Swin Transformer block将标准Transformer层的多头自注意力模块(MSA)替换为基于3D移动窗口的多头自注意力模块。一个视频Swin Transformer block由基于3D变化窗口的MSA模块和前馈网络(FFN)组成，在每个MSA模块和FFN模块之前使用LN，并对每个模块应用残差连接。

相关问题

TransformER

TransformER是一个基于Transformer模型的实体关系抽取器。它是由CSDN开发的C知道团队开发的，旨在从文本中自动提取实体和它们之间的关系。

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。TransformER利用Transformer模型的强大表达能力，能够对输入文本进行编码，并学习到实体之间的关系。

TransformER的工作流程如下：
1. 输入文本预处理：将输入文本进行分词、词性标注等预处理操作。
2. 实体识别：使用命名实体识别技术，识别出文本中的实体，如人名、地名、组织机构等。
3. 关系抽取：通过Transformer模型对输入文本进行编码，学习到实体之间的关系。
4. 输出结果：将抽取到的实体和关系进行整理和展示。

TransformER在许多实际应用中具有广泛的应用，如信息抽取、问答系统、知识图谱构建等。它能够帮助用户从大量文本中快速准确地提取出有用的信息。

transformer

Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它是由Google提出的，并在2017年的论文《Attention Is All You Need》中首次介绍。Transformer模型的核心思想是使用自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文信息，而不需要使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维向量表示，解码器则根据编码器的输出和之前的预测来生成目标序列。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。

Transformer模型的优点包括：
- 并行计算：由于自注意力机制的特性，Transformer模型可以并行计算，加快训练和推理的速度。
- 长距离依赖建模：自注意力机制可以捕捉输入序列中的长距离依赖关系，使得模型能够更好地理解上下文信息。
- 可解释性：由于自注意力机制的可视化性质，Transformer模型可以更好地解释模型的预测结果。

Transformer模型的缺点包括：
- 对输入序列长度的限制：由于自注意力机制的计算复杂度较高，Transformer模型对输入序列的长度有一定的限制。
- 对位置信息的处理：Transformer模型没有显式地处理输入序列的位置信息，需要通过添加位置编码来引入位置信息。