transformer如果用于视频的行为识别,应该是什么样的结构。编码器的输入,解码器的输入输出应该分别是什么
时间: 2024-04-20 19:22:40 浏览: 16
当Transformer用于视频的行为识别时,可以采用一种称为"Transformer-based Action Recognition"的结构。在这种结构中,编码器的输入是视频的帧序列,解码器的输入和输出则取决于具体的任务。
编码器的输入是一系列的视频帧,可以通过卷积神经网络(CNN)提取每个帧的特征向量。这些特征向量将被传递到Transformer的编码器中进行处理。编码器由多个Transformer层组成,每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。
解码器的输入可以是不同的,取决于任务的要求。例如,在动作分类任务中,解码器的输入可以是编码器最后一个层的输出,即对整个视频序列进行编码的特征向量。解码器的输出是对应于视频序列中每个时间步的动作类别的预测结果。
对于视频行为识别任务,还可以使用Transformer的变种结构来处理时间维度。例如,可以使用时间维度上的多头自注意力机制来捕捉视频序列中的时间相关信息。
需要注意的是,具体的结构设计会因应用场景和任务而有所不同。以上是一种常见的Transformer在视频行为识别中的应用结构,具体实现时需要根据实际情况进行调整和优化。
相关问题
transformer解码器的输入是什么
Transformer解码器的输入由以下几部分组成:
1. 目标语言序列的嵌入(Target Language Embeddings):目标语言序列中的每个词都被转化为一个向量表示,这些向量表示被称为目标语言嵌入。这些嵌入向量可以由预训练的词嵌入模型(如Word2Vec或GloVe)得到,也可以通过将目标语言序列中的词作为输入,通过一个嵌入层进行编码得到。
2. 位置编码(Positional Encoding):位置编码用于表示目标语言序列中每个词的位置信息。由于Transformer模型没有使用循环或卷积操作,无法直接捕捉到序列的位置信息,因此需要通过位置编码将位置信息引入模型。位置编码通常是通过一组特定的函数(如正弦函数和余弦函数)计算得到的。
3. 编码器-解码器注意力机制(Encoder-Decoder Attention):解码器在生成目标语言序列时需要参考编码器中的输入和输出。为了实现这个目的,解码器会使用编码器-解码器注意力机制来计算解码器当前时间步的注意力权重。这个注意力权重表示了解码器当前时间步与编码器各个时间步之间的相关性。
4. 自注意力机制(Self-Attention):与编码器类似,解码器也会使用自注意力机制来计算解码器中不同时间步之间的相关性。这样可以帮助解码器更好地理解目标语言序列中的上下文信息。
综上所述,Transformer解码器的输入包括目标语言序列的嵌入、位置编码以及与编码器的注意力机制和自注意力机制相关的信息。
Transformer解码器的输入是什么
Transformer解码器的输入包含两部分:第一部分是编码器输出的特征向量序列,第二部分是解码器自身的输入序列。
具体来说,编码器输出的特征向量序列是由多个编码器层的输出组成的,每个编码器层都会对输入的序列进行自注意力机制和前馈神经网络的处理,最终输出一个特征向量序列。
解码器自身的输入序列是由目标语言中的词汇序列组成的,通常会在序列的开始位置添加一个特殊的起始符号,表示开始解码。解码器会对输入序列进行自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络的处理,从而生成一个目标语言的翻译序列。