transformer替代bilstm用于视频动作识别

在视频动作识别任务中，传统的基于帧级别特征的方法通常使用2D卷积神经网络（CNN）或3D卷积神经网络（C3D）来提取空间和时间特征。然而，近年来也有研究者将Transformer应用于视频动作识别任务中，取得了一定的成功。

Transformer可以用于替代BiLSTM来建模视频序列中的时序关系。它可以通过将视频序列中的帧作为输入，并使用多头自注意力机制来同时考虑所有帧之间的关系。这种方法有以下优点：
1. 长期依赖建模：Transformer可以更好地捕捉视频序列中的长期依赖关系，而不受梯度消失或爆炸问题的困扰。
2. 并行计算：Transformer可以并行计算所有帧之间的关系，这在处理长视频序列时尤为重要。
3. 全局信息：Transformer可以在整个视频序列上进行全局建模，从而更好地理解整个动作的上下文。

然而，需要注意的是，对于视频动作识别任务，传统的2D或3D卷积神经网络仍然是一种有效的选择，并且在某些情况下可能更适用。因此，是否使用Transformer取决于具体任务和数据集的要求。在实际应用中，可以通过实验比较不同模型的性能来选择最适合的模型。