因为我们是每20帧进行一次预测，所以还是没有考虑到全局信息。从swin transformer的角度考虑是否可以将整个视频所有的预测结果在全局做一次自注意力操作，然后再在每一次的局部做自回归操作，但是在自回归的过程中会不同程度地兼顾全局特征和之前的所有时序信息进行预测，结果

从Swin Transformer的角度来看，可以将整个视频的所有预测结果在全局做一次自注意力操作，这样可以使模型更好地捕捉全局信息，提高预测精度。在之后每一次的局部预测过程中，可以使用之前所有的时序信息进行预测，这样可以充分利用之前的信息，提高预测的连续性和一致性。

具体实现时，可以先使用Swin Transformer对整个视频进行编码，得到全局的特征表示。然后，对于每一次的局部预测过程，可以将全局特征与局部特征进行拼接，作为输入进行自回归操作。在自回归的过程中，可以使用之前所有的时序信息进行预测，同时兼顾全局特征，从而提高预测的准确性和连续性。

需要注意的是，这种方法需要耗费较大的计算资源，因为每次预测都需要对整个视频进行编码。同时，需要对模型进行合理的设计和调参，以保证模型的性能和效率。

相关问题

swin transformer全局特征

Swin Transformer（Shifted Windows Transformer）是一种基于Transformer结构的视觉模型，它针对图像识别任务进行了优化。全局特征在Swin Transformer中指的是模型能够捕捉到的整个输入图像的特征表示，而不仅仅是局部区域的特征。

Swin Transformer使用了分层结构，每个层级都包含了不同的Transformer块。在每个Transformer块中，通过引入“窗口（windows）”的概念来处理图像的不同区域。与传统的Transformer不同，Swin Transformer将图像划分成一个个小块（即窗口），然后在每个窗口内部进行自注意力机制的计算，这样可以显著降低计算复杂度。随着层级的加深，这些窗口会逐渐变大，从而使得模型能够逐步融合局部特征到全局特征。

为了实现跨窗口的特征交互，Swin Transformer引入了一种称为“Shifted Windows”的机制。在相邻的Transformer层中，通过平移窗口的位置，使得模型能够在一个更深的层级中结合先前层的信息，进而捕获更远距离的依赖关系。这种平移操作允许模型在处理局部信息的同时，也能够建立起对全局特征的理解。

全局特征在图像识别和分类任务中至关重要，因为它们能够帮助模型识别和理解图像中的整体场景和对象，而不仅仅是图像的某个局部部分。Swin Transformer通过这种设计，有效地结合了局部信息和全局信息，提高了对图像内容的理解能力。

swin transformer是一种注意力机制还是？

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型，它并不是一种单一的关注（Attention）机制，而是对Transformer进行了创新设计。Swin Transformer的核心思想是引入了空间局部性和层次结构，通过划分图像为多个相邻的小窗口（Patch），并在每个窗口内应用自注意力机制，然后在跨窗口之间进行通信，实现了高效的并行计算。这样，Swin Transformer结合了Transformer的优势——长距离依赖处理能力，又兼顾了卷积神经网络（CNN）在局部感受野方面的优点。