【实践】CV领域的Transformer模型TimeSformer实现视频理解 - 飞桨AI Studio本项目选取CV中的transformer模型TimeSformer进行项目开发，在UCF101数据集上训练、验证、评估 - 飞桨AI Studiohttps://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3413254?contributionType=1

VideoTransformer系列(一)：TimeSformer - 知乎TimeSformer: Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?paper: https://arxiv.org/abs/2102.05095 accept: ICML2021 author: Facebook AI code(offical): https://github.com/facebookresea…https://zhuanlan.zhihu.com/p/449323671timesformer这篇动作识别的文章是基于transformer的，上述的paddle的材料讲的很细，可以直接看材料。以vit作为backbone，提出时空自注意力机制，讨论了空间，时间以及时空组合的注意力机制在视频上的应用。目前的视频识别网络设计上一般是基于2d，3d，transformer以及lstm等。

1.输入视频片段

 F是抽帧的个数，也就是一段视频被分解为F张图片。

2.图像块拆分 

这里是将一个视频中的所有帧全都处理成了patch，其中p表示其在一帧中的位置，t表示帧的索引，通过这两个值就建立了二维的一个体系。

3.线性嵌入

每个像素块通过p,t进行索引，这里是transformer输入的常规操作，将patch转成向量，这里的向量z中还需要位置信息，transformer的序列式处理弱化了空间位置关系。这一步是在做patch的embedding化。

4.qkv计算

这里是标准的transformer架构，可以看到右侧是encoder模块，timesformer包括了L个encoder，每个z经过LN之后产生了三个维度的qkv，w是学习的。往后是一个多头的自注意力模块，自注意力就是q和每个k计算相似度再和v计算softmax，就是该q的self-attention。

5.自注意力

这块是timesformer的核心，核心就在于attention如何计算。