TubeViT-H是否属于transformer的变种，基本原理是什么？

是的，TubeViT-H属于transformer的变种之一。其基本原理是使用transformer结构将视频序列编码为视觉特征向量，然后利用这些特征向量对视频进行分类或其他任务。

具体来说，TubeViT-H首先将视频分解为一系列帧，然后使用2D卷积神经网络提取每个帧的特征向量。接着，这些特征向量被组合成一个时间序列，并使用transformer结构编码为视觉特征向量。最后，这些特征向量可用于执行各种任务，例如视频分类、检测和跟踪等。

相比于传统的基于2D卷积神经网络的视频处理方法，TubeViT-H能够更好地处理长时间跨度的视频，同时也更加灵活和可扩展。