swin transformer视频流分类

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的模型，它最初由Microsoft Research团队在计算机视觉领域提出，尤其是针对视频理解任务进行了优化。Swin Transformer的特点在于引入了窗口（Windowed Self-Attention）机制，将空间维度划分为局部窗口，这使得模型能够在保持全局信息的同时，降低计算复杂度，特别适用于处理大分辨率图像或视频数据。

在视频流分类任务中，Swin Transformer会首先对每一帧应用Swin Transformer的特征提取模块，然后通过时间维度上的一维卷积或者循环神经网络（如LSTM或GRU）来捕捉视频序列中的动态变化。每个帧的特征会被沿着时间轴聚合，形成整个视频的特征表示，最后送入全连接层进行分类。