3D卷积和transformer联合实现视频分类代码

### 结合3D卷积和Transformer实现视频分类 为了实现视频分类，可以采用一种混合模型结构，该结构结合了三维卷积神经网络(3D CNN)来提取时空特征以及变压器架构中的自注意力机制来进行序列建模。下面是一个简化版的PyTorch代码片段用于构建这样的框架： ```python import torch from torch import nn import torchvision.models.video as models_video class VideoClassificationModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes=400, pretrained=True): super().__init__() # 使用预训练好的3D ResNet作为基础特征抽取器 self.backbone = models_video.r3d_18(pretrained=pretrained) # 替换最后全连接层适应新的类别数量 self.fc = nn.Linear(self.backbone.fc.in_features, num_classes) # 添加多头自注意模块处理时间维度上的依赖关系 self.transformer_layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=self.backbone.fc.in_features, nhead=8 ) self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.transformer_layer, num_layers=6) def forward(self, x): batch_size, frames, channels, height, width = x.shape # 提取每帧的空间特征并沿时间轴堆叠成序列形式 features = [] for frame_idx in range(frames): feature = self.backbone(x[:,frame_idx,:,:,:]) features.append(feature.unsqueeze(dim=1)) seq_features = torch.cat(features,dim=1).transpose(0, 1) # 序列化后的特征送入变换器编码器进一步捕捉长期依存性 transformed_seq = self.encoder(seq_features) # 对最终输出求平均得到固定长度表示向量再接上分类头部完成预测任务 avg_pool = torch.mean(transformed_seq, dim=0) out = self.fc(avg_pool) return out ``` 此段代码定义了一个名为`VideoClassificationModel`的新类，它继承自`nn.Module`。通过组合使用ResNet-3D作为骨干网路负责学习局部空间模式，并引入基于自我关注机制的时间域分析组件——即转换器编码器部分，从而有效地提高了对于复杂动态场景下动作识别的能力。