3D CNN 作为vit的预处理
时间: 2023-11-16 13:04:00 浏览: 44
将3D CNN作为Vit的预处理步骤是一种将视频数据转换为序列数据的常见方法。以下是一个示例代码,演示如何使用3D CNN对视频进行预处理,并将输出作为Vit的输入:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
from torchvision.transforms import transforms
from PIL import Image
# 定义3D CNN模型
class CNN3D(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN3D, self).__init__()
self.cnn = models.video.r3d_18(pretrained=True)
self.fc = nn.Linear(512, 256)
def forward(self, x):
x = self.cnn(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
# 定义Vit模型
class Vit(nn.Module):
def __init__(self):
super(Vit, self).__init__()
# 在此处定义你的Vit模型
def forward(self, x):
# 在此处定义Vit的前向传播逻辑
return x
# 加载视频数据
video_frames = torch.randn(1, 3, 16, 224, 224) # 假设视频有16帧,每帧大小为224x224
# 初始化3D CNN模型
cnn3d = CNN3D()
# 提取视频特征
video_features = cnn3d(video_frames) # 输出形状为(1, 256)
# 初始化Vit模型
vit = Vit()
# 将视频特征作为输入传递给Vit模型
output = vit(video_features) # 输出形状根据Vit模型的定义而定
```
在这个示例中,我们首先定义了一个3D CNN模型(例如,使用预训练的R3D-18模型)。然后,我们通过将视频帧传递给3D CNN模型来提取视频特征。接下来,我们初始化Vit模型,并将视频特征作为输入传递给Vit模型进行进一步的处理。
请注意,这只是一个示例代码,具体的3D CNN模型和Vit模型的定义需要根据具体任务和数据进行相应的调整。同时,还需要将数据进行适当的预处理和后处理以满足模型的输入和输出要求。