视频检索Transformer国内外发展

视频检索是指通过对视频内容进行分析和处理，实现对视频库中的视频进行搜索和检索的技术。近年来，随着深度学习和自然语言处理等技术的发展，视频检索领域也取得了很大的进展。其中，视频检索Transformer是一种基于Transformer模型的视频检索方法。

国内外在视频检索Transformer的研究和应用方面都有一些进展。以下是一些相关的发展情况：

1. 国外发展：
- Facebook提出了一种名为"ViT"（Vision Transformer）的视频检索Transformer模型，该模型将视频帧序列作为输入，并通过自监督学习来学习视频特征表示。
- Google的研究团队也提出了一种名为"VATT"（Video-Audio Transformer）的视频检索Transformer模型，该模型结合了视频和音频信息，实现了更准确的视频检索。

2. 国内发展：
- 百度研究院提出了一种名为"VSRN"（Video Scene Retrieval Network）的视频检索Transformer模型，该模型通过将视频分解为场景片段，并利用Transformer模型进行特征提取和匹配，实现了高效的视频检索。
- 清华大学也在视频检索Transformer方面进行了一些研究，提出了一种名为"VTR"（Video Text Retrieval）的模型，该模型结合了视频和文本信息，实现了更精准的视频检索。

以上只是视频检索Transformer国内外发展的一些例子，实际上还有很多其他的研究和应用。视频检索Transformer的发展为视频内容的理解和检索提供了新的思路和方法，有望在视频搜索、视频推荐等领域发挥重要作用。