swin transformer I3D

### Swin Transformer与I3D结合用于视频理解

Swin Transformer作为一种高效的视觉Transformer模型，在处理图像和视频数据方面表现出显著优势。Inflated 3D ConvNet (I3D) 是一种广泛应用于视频分类的经典网络结构，通过将二维卷积扩展到三维来捕捉时空特征。

为了提升视频理解的效果，可以考虑将这两种架构结合起来：

#### 架构融合策略
一种常见的做法是在时间维度上利用I3D提取初步的时空特征图谱，随后将其传递给Swin Transformer模块进一步建模长期依赖关系和复杂模式[^1]。具体来说，可以在I3D骨干网之后接入Swin Transformer层，从而形成一个多阶段特征抽取器。

#### 实现细节
以下是这种组合方式的一个简化版本Python代码片段：

import torch.nn as nn
from mmaction.models import build_backbone, ResNet3dSlowFast, SwinTransformer3D

class I3DSwin(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=400):
        super(I3DSwin, self).__init__()
        
        # 初始化I3D部分
        i3d_cfg = dict(
            type='ResNet3d',
            pretrained=None,
            depth=50,
            norm_eval=False)
        self.i3d = build_backbone(i3d_cfg)

        # 初始化Swin Transformer部分
        swin_cfg = dict(
            patch_size=(2,4,4),
            embed_dim=96,
            depths=[2, 2, 6, 2],
            num_heads=[3, 6, 12, 24])
        self.swin_transformer = SwinTransformer3D(**swin_cfg)

        # 分类头
        self.fc = nn.Linear(768, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.i3d(x)          # 提取基础时空特征
        x = self.swin_transformer(x)  # 进一步增强特征表示
        out = self.fc(x.mean(dim=(-3,-2,-1)))  # 平均池化并连接全连接层得到预测结果
        return out

此段代码展示了如何构建一个基于PyTorch框架下的混合模型实例，其中包含了来自MMAction2库中的组件定义[^2]。