举例几种端到端的视频transformer模型

端到端的视频Transformer模型是一种用于视频处理和分析的深度学习模型。它可以直接从原始视频数据中提取特征并进行预测，而无需手动设计复杂的特征提取器。以下是几种常见的端到端视频Transformer模型的示例：

1. Temporal Shift Module (TSM)：TSM是一种用于视频分类任务的端到端模型。它通过在时间维度上进行特征变换来捕捉视频中的动态信息。TSM使用了时间维度的卷积操作和位置偏移策略，以增强模型对时间序列的建模能力。

2. SlowFast Networks：SlowFast Networks是一种用于视频动作识别任务的端到端模型。它通过同时处理慢速和快速的视频帧来捕捉视频中的动作信息。慢速分支用于捕捉长期的时间依赖性，而快速分支用于捕捉短期的时间依赖性，两者相结合可以更好地理解视频中的动作。

3. Non-local Neural Networks：非局部神经网络是一种用于视频分析任务的端到端模型。它通过在空间维度上建立全局的关联性来捕捉视频中的长距离依赖关系。非局部神经网络通过计算输入特征图中每个位置与其他位置之间的相似度，从而获得全局的关联性信息。

4. VideoBERT：VideoBERT是一种用于视频理解任务的端到端模型。它通过将视频帧序列转换为文本序列，并使用Transformer模型进行编码和解码，从而实现对视频内容的理解和生成。VideoBERT可以用于视频分类、视频描述生成等任务。