Transformer有时空特征提取嘛？

是的，Transformer可以用于时空特征提取。在视频领域，可以使用Transformer进行视频特征提取，其中包括时空特征提取。在ViT（Vision Transformer）中，可以使用均匀采样或者时空管采样的方法来嵌入视频片段，然后使用Transformer进行特征提取。此外，还有一些基于Transformer的视频模型，如Model 1：spatio-temporal attention、Model 2：factorised encoder、Model 3：factorised self-attention和Model 4：factorised dot-product attention等，这些模型都可以用于时空特征提取。

相关问题

时空 graph transformer

时空图Transformer (Graph Transformer)是一种基于自注意力机制的新型预测框架，用于准确预测人群轨迹。它利用Transformers来学习时间、空间和时空注意力的关系，提供了一种简洁有效的解决方案。具体地，时空图Transformer使用了空间图Transformer和时间图Transformer来捕捉人与人之间的交互，并通过在空间Transformer和时间Transformer之间进行交错来提取行人之间的时空交互。另外，时空图Transformer还引入了TGConv，一种基于Transformer的图卷积机制，用于改进基于注意力的图卷积，从而能够更好地捕捉更复杂的社交互动。此外，为了处理时间序列数据建模时的问题，时空图Transformer还引入了一个可读写图形内存模块，用于在预测期间对嵌入执行平滑操作。总体而言，时空图Transformer是一种简单而有效的策略，用于预测人群轨迹并建模行人之间的时空交互关系。 [2 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【ECCV2020】Spatio-Temporal Graph Transformer Networks for Pedestrian Trajectory Prediction](https://blog.csdn.net/zn0412/article/details/120829830)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [论文阅读笔记7——TransMOT: Spatial-Temporal Graph Transformer for MOT](https://blog.csdn.net/wjpwjpwjp0831/article/details/121359323)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

swin transformer video

Swin Transformer Video是一种基于Transformer架构的视频理解模型，它是在Swin Transformer的基础上进行扩展和改进而来的。Swin Transformer是一种高效的图像分类模型，而Swin Transformer Video则将其应用于视频领域。

Swin Transformer Video通过将视频分解为一系列的图像帧，并将每个图像帧作为输入，来实现对视频内容的理解和分析。它利用Transformer的自注意力机制来捕捉图像帧之间的时空关系，并通过多层的Transformer编码器来提取视频中的特征。

与传统的视频理解方法相比，Swin Transformer Video具有以下优势：
1. 高效性：Swin Transformer Video采用了分层的Transformer结构，使得模型在处理大规模视频数据时具有较高的计算效率。
2. 上下文建模：通过自注意力机制，Swin Transformer Video能够对视频中的不同帧之间的时空关系进行建模，从而更好地理解视频内容。
3. 预训练与微调：Swin Transformer Video可以通过在大规模视频数据上进行预训练，并在特定任务上进行微调，从而适应不同的视频理解任务。

总结一下，Swin Transformer Video是一种基于Transformer架构的视频理解模型，它通过自注意力机制和多层Transformer编码器来实现对视频内容的理解和分析。它具有高效性和上下文建模的优势，并可以通过预训练和微调适应不同的视频理解任务。