video transformer 代码解读

Video Swin Transformer的代码解读主要分为三个部分：video to token、model stages和head。

首先，video to token部分是将视频序列转换为令牌序列的过程。这个部分的代码主要是通过对视频帧进行特征提取，然后将特征映射到令牌序列中。这个过程可以帮助模型更好地理解视频的时空信息。

接下来，model stages部分是模型的主要结构。这个部分的代码实现了Swin Transformer的核心架构。它包含了多个层次的Transformer编码器，用于对令牌序列进行特征提取和编码。每个编码器层都由多个Transformer块组成，通过自注意力机制和前馈神经网络来处理序列的信息。

最后，head部分是模型的输出层。这个部分的代码将编码后的特征映射到最终的分类或回归结果。根据具体的任务需求，可以使用不同的头部结构，例如全连接层或卷积层，来处理编码后的特征并生成最终的预测结果。

总的来说，Video Swin Transformer的代码解读主要包括视频到令牌的转换、模型结构的构建以及输出层的设计。这些代码的实现可以帮助我们理解Video Swin Transformer是如何处理视频数据并生成预测结果的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[Video Transformer] Video Swin Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_46746665/article/details/122567590)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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