Groupformer: Group activity recognition with clustered spatial-temporal transformer

### Groupformer 模型概述 Groupformer 是一种基于 Transformer 的架构设计，专门用于解决计算机视觉领域中的群体活动识别问题。该模型通过引入 **Clustered Attention Mechanism** 来捕捉空间和时间维度上的复杂关系[^1]。其核心创新点在于利用群体特征（group features）作为查询向量（query），而增强的个体特征（enhanced individual features）则被用作键值对（key-value pairs）。这种设计使得模型能够在高层次上理解整个场景中不同对象之间的交互。 具体来说，在 Groupformer 中，群体解码器仅包含多头交叉注意力机制（multi-head cross attention mechanism）以及一个前馈神经网络（feed-forward network），而不像传统 Transformer 那样包含自注意力模块（self-attention module）。这一简化不仅减少了计算开销，还增强了模型对于全局上下文的理解能力。经过更新后的 group query 能够有效总结局部细节并推断出更高层次的行为模式，从而完成群体活动预测任务。 以下是 Groupformer 实现的一个简单伪代码示例： ```python class GroupFormerDecoder(nn.Module): def __init__(self, d_model=512, nhead=8, dim_feedforward=2048): super(GroupFormerDecoder, self).__init__() self.cross_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead) self.ffn = nn.Sequential( nn.Linear(d_model, dim_feedforward), nn.ReLU(), nn.Linear(dim_feedforward, d_model) ) def forward(self, group_query, enhanced_individual_features): # Cross-Attention Layer context_vector, _ = self.cross_attn(query=group_query, key=enhanced_individual_features, value=enhanced_individual_features) # Feed Forward Network output = self.ffn(context_vector) return output ``` 此代码片段展示了如何构建一个基础版本的群体解码器组件。其中 `group_query` 表达的是来自群体层面的信息摘要；而 `enhanced_individual_features` 则代表单个成员经由某种方式强化之后得到的新表征形式。 另外值得注意的一篇相关工作是关于无监督形状匹配的研究成果[^2]。虽然这项研究主要关注于几何变形而非行为分析，但它同样采用了循环一致性原则来促进跨模态间的学习过程。这表明即使是在完全不同的应用场景下，“保持结构不变性”的理念依然具有广泛适用价值。 --- ###