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。

相关问题

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。

TimeSformer详细介绍

TimeSformer是一种基于注意力机制的视频分类模型，它可以对不同长度、分辨率和帧率的视频进行分类。它由Facebook AI Research (FAIR)于2021年提出，是Transformer模型在视频领域的应用。

相比于传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，在处理视频时，TimeSformer利用了Transformer的自注意力机制，能够更好地捕捉视频序列中的时空关系。同时，TimeSformer还引入了一种新的时间维度的注意力机制，用于处理视频中不同长度的序列。

具体来说，TimeSformer包含了若干个轴注意力模块（Axial Attention Module），每个轴注意力模块包含了一个空间维度注意力机制和一个时间维度注意力机制。这些轴注意力模块可以处理视频中的不同分辨率和帧率，并且在不同分辨率和帧率之间进行交互。

在训练时，TimeSformer采用了一种新的数据增强方法，称为时空嵌入（Spatio-Temporal Embedding）。该方法将视频序列中的帧按照时间顺序和空间位置分别提取特征，并将其嵌入到一个高维空间中，从而使模型可以更好地捕捉时空关系。

实验结果表明，TimeSformer在多个视频分类任务上取得了很好的效果，甚至超过了一些传统的CNN和RNN模型。同时，TimeSformer还具有较好的通用性和可扩展性，可以应用于不同类型的视频分类任务。