transformer 视频复原

根据提供的引用内容，可以了解到Transformer在视频超分辨率中的应用。具体来说，论文提出了一种新的视频超分辨率方法，称为VSR-Transformer，该方法使用Transformer来对视频进行处理。与传统的视频超分辨率方法不同，VSR-Transformer不需要对齐视频帧，而是直接将原始输入送入Transformer进行处理，从而避免了对齐过程中可能引入的误差。

因此，如果您想使用Transformer进行视频复原，可以考虑使用VSR-Transformer方法。当然，这只是其中一种方法，还有其他的Transformer应用于视频复原的方法，您可以根据具体需求进行选择。

相关问题

swim transformer讲解

Swim-transformer是一种基于transformer的神经网络结构，可以提取多尺度的信息，并将时间复杂度降至线性。相比于基于Vit的网络结构，Swim-transformer可以更好地处理多尺度信息，并在各种任务上达到了SOTA的精度，包括视觉任务、视频动作识别、自监督学习和图像复原等。Swim-transformer的网络结构包括Encoder和Decoder两部分，其中Encoder用于提取特征，Decoder用于生成输出。Decoder的输入分为训练时的输入和预测时的输入，输出则通过线性变换层和Softmax层将解码组件产生的向量投射到一个比它大得多的、被称作对数几率（logits）的向量里，最终输出概率最高的单元格对应的单词作为输出。

Swim-Transformer

Swim-Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，它在处理计算机视觉任务时表现出色。它解决了基于分块的输入维度高和输入序列长度单一的问题，能够提取多尺度的信息，并将时间复杂度降至线性。Swim-Transformer可以被认为是transformer类型的集大成者，其网络结构在各个任务上都达到了SOTA的精度，包括物体检测、语义分割、视频动作识别、自监督学习和图像复原等任务。