那类transformer的变体模型用在嵌入式设备进行视频的推理呢?
时间: 2024-03-18 13:43:15 浏览: 30
对于嵌入式设备,通常需要使用轻量级的模型来进行视频推理。近年来,一些针对嵌入式设备的轻量级Transformer模型被提出,比如TinyBERT、TinyTransformer、MobileBERT、FBNet等。这些模型通常采用一些压缩和优化技术,如剪枝、量化等,以减小模型大小和推理时所需的计算量。这些模型可以用于嵌入式设备上的视频推理任务,但需要根据具体的应用场景进行选择和优化。
相关问题
swin transformer用于视频处理的变体模型
Swin Transformer是一种新型的Transformer模型,它可以有效地处理大规模的图像数据。尽管Swin Transformer最初是为图像分类任务而设计的,但它在处理视频数据方面也表现出色。
最近,研究人员提出了一种基于Swin Transformer的视频处理变体模型,称为Swin Transformer for Video(SwinT)。SwinT通过在时间维度上应用Swin Transformer,能够捕捉视频中的长期依赖关系,并利用空间维度上的Swin Transformer来提取空间特征。这种结构可以有效地处理视频中的动态变化,包括物体的运动和场景的变化等。
在许多视频处理任务中,如视频分类、行为识别、视频生成等,SwinT都达到了最先进的性能。同时,SwinT的高效性也使得它成为一个非常有前途的视频处理模型。
huggingface的transformer库里为什么没有原始transformer模型,只有transformer变体
Hugging Face的transformer库中没有原始的transformer模型,是因为transformer模型相对于它的许多变体来说,在实际使用中存在一些问题。在原始transformer模型中,存在一些固有的缺陷,如不能够处理变长的输入序列、对于长序列的输入会造成显存溢出等问题。这些问题是由于transformer模型中的self-attention机制导致的。因此,为了解决这些问题,许多改进版本的transformer模型应运而生,如BERT、GPT等。这些模型在原始的transformer模型上进行了改进,使得它们更适合于实际应用中的使用。
所以,Hugging Face的transformer库中提供了这些改进版本的transformer模型,以帮助开发者更好地解决自然语言处理领域中的各种任务。此外,Hugging Face还提供了许多预训练好的transformer模型,使得开发者能够更加方便地使用这些模型进行各种任务的处理。
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