向我介绍一下timesformer的原理

Timesformer是一种基于自我监督学习的Transformer模型，用于视频分类任务。与自然语言处理中的Transformer模型不同，Timesformer对视频进行编码而不是对文本进行编码。

Timesformer通过将视频帧拆分成一系列时间步骤，并将它们视为序列来处理。它使用了两个Transformer编码器：一个空间编码器和一个时间编码器。空间编码器通过在每个时间步骤上对每个视频帧进行编码来捕捉空间信息。时间编码器通过对时间步骤进行编码来捕捉时间信息。然后，这两个编码器的输出被送入一个Transformer解码器中，用于分类任务。

在训练过程中，Timesformer使用自我监督学习来学习视频的表示。具体地说，它使用预测视频中不同时间步骤之间的关系来训练模型。这种方法被称为“时间对比性学习”。在测试时，Timesformer可以对未知视频进行分类，而无需对其进行预处理或人工标注。

相关问题

TimeSformer

TimeSformer是一种用于视频理解的模型，它基于transformer架构，并使用了时间和空间的注意力机制。在Kinetics-400数据集上，TimeSformer通过在8帧上进行预训练，并使用空间裁剪尺寸为224，达到了77.9%的top-1准确率和93.2%的top-5准确率。如果你想在你的本地环境中运行TimeSformer模型，你可以按照以下步骤操作：首先，将TimeSformer/tools/文件夹内的run_net.py粘贴到TimeSformer/文件夹下，然后运行以下命令：python run_net.py --cfg configs/Kinetics/TimeSformer_divST_16x16_448.yaml。你还可以在GitHub上找到TimeSformer的官方PyTorch实现。

timesformer

引用中提到，TimeSformer是一种视频理解的模型，它使用了空间-时间注意力机制。通过在K400数据集上进行预训练，TimeSformer使用8帧图像和空间裁剪尺寸为224，达到了77.9%的Top-1准确率和93.2%的Top-5准确率。

引用提到，TimeSformer的官方PyTorch＊＊＊Sformer

对于输入模型的视频，根据具体的模型参数，可以提取8、16或32张图像作为输入。一种常见的策略是均匀选择这些图像分段，但也可以根据需求进行更改。