针对视频基于transformer的情感识别

针对视频基于transformer的情感识别，是一种应用深度学习技术的情感分析方法。它主要利用了transformer模型中的自注意力机制，可以从视频中提取出关键的情感信息，实现对视频中情感的识别和分析。

具体而言，这种方法首先将视频数据分解为一系列时间步骤，然后使用transformer模型对每个时间步骤的特征进行编码。接着，通过对编码后的特征进行全局自注意力机制的操作，将关键的情感信息从视频中提取出来。最后，将提取出的情感信息输入到一个分类器中，进行情感分类。

这种方法的优点在于，可以从视频中提取出丰富的语义信息，有助于更准确地识别和分析情感。同时，由于transformer模型的高效性和可扩展性，这种方法可以在大规模视频数据上快速训练和应用。