视频transformer

视频Transformer是一种用于处理视频数据的Transformer模型。它被用于对视频进行建模，并在计算机视觉领域中取得了巨大的成功。由于视频的高维性和Transformer模型的局限性，对视频数据进行处理需要进行多种调整。

在处理视频数据之前，视频Transformer通常会使用大型卷积神经网络(CNN)来处理降维和标记化的任务。这些CNN主干可以减少视频的维度，并提供有用的表示。接下来，Transformer可以专注于学习远程交互，并进一步提高性能。

为了处理更长的序列，视频Transformer会对Transformer层进行调整，通常是通过减少单个注意力操作中的令牌数量。这样可以处理视频中的长范围交互，并提高建模效果。

在训练视频Transformer时，常用的方法是使用自监督损失，其中大多数损失方法是基于对比学习的。这些损失方法可以提供额外的监督信号，帮助模型学习更好的表示。

此外，视频Transformer还可以与其他模态进行整合，例如文本或音频。它们在各种视频任务中都表现出很好的性能，例如动作分类等。

总之，视频Transformer是一种适用于处理视频数据的Transformer模型，通过对视频进行降维、建模长范围交互和与其他模态整合等方法，可以有效地处理视频数据并取得令人满意的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer如何用于视频？最新「视频Transformer」2022综述](https://blog.csdn.net/m0_59596990/article/details/122605943)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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