video swin transformer代码

Video Swin Transformer 是一种基于 Swin Transformer 的视频理解模型，它结合了空间和时间维度的信息，在处理视频任务（如动作识别、视频分类等）上表现出色。Swin Transformer 利用了分层架构和移位窗口机制，能够有效地捕捉局部特征并逐步聚合全局信息。 以下是 Video Swin Transformer 代码的一些关键点： ### 核心思想 1. **分层结构**：将视频数据分为多个层次，并逐级提取更复杂的时空特征。 2. **移位窗口机制**：通过划分非重叠的局部窗口进行自注意力计算，减少计算量；同时每隔一层引入跨窗口连接以增强感受野。 3. **时空建模**：对帧间的时序依赖性和帧内的空间关联性进行了联合学习。 下面是一个简化的 PyTorch 实现框架示例： ```python import torch from torch import nn class WindowAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, window_size, num_heads): super().__init__() self.dim = dim self.window_size = window_size self.num_heads = num_heads # 定义线性变换和其他操作... def forward(self, x): # 移位窗口注意力计算... return x class SwinTransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, input_resolution, num_heads, window_size): super().__init__() self.attn = WindowAttention(dim, window_size, num_heads) # 其他组件... def forward(self, x): # 前向传播逻辑... return x class PatchEmbed(nn.Module): def __init__(self, patch_size=4, in_chans=3, embed_dim=96): super().__init__() self.proj = nn.Conv3d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) def forward(self, x): x = self.proj(x) # B C D H W -> B embed_dim D' H' W' return x.flatten(2).transpose(1, 2) # 调整形状适应后续处理 class VideoSwinTransformer(nn.Module): def __init__(self, img_size=(16, 224, 224), patch_size=4, depths=[2, 2], num_heads=[3, 6]): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(patch_size=patch_size) layers = [] for i_layer in range(len(depths)): layer = nn.Sequential(*[ SwinTransformerBlock( dim=int(96 * 2 ** i_layer), input_resolution=(img_size[0] // (2 ** i_layer)), num_heads=num_heads[i_layer], window_size=7, ) for _ in range(depths[i_layer]) ]) layers.append(layer) self.layers = nn.ModuleList(layers) def forward(self, x): # 输入形状: [B, C, T, H, W] x = self.patch_embed(x) for layer in self.layers: x = layer(x) return x.mean(dim=1) # 平均池化得到最终表示 # 示例实例化模型 model = VideoSwinTransformer() x = torch.randn(1, 3, 16, 224, 224) # 批次大小为1，RGB输入，序列长度为16，分辨率224×224 output = model(x) print(output.shape) # 输出应该是一个固定大小的张量 ``` 以上代码仅为简化版的核心部分，实际应用中需要加入更多细节，例如归一化层、残差连接以及解码模块等。 ---