transformer进行视频分类代码
时间: 2025-04-18 22:41:29 浏览: 24
### 使用Transformer模型进行视频分类的Python代码实现
为了使用 Transformer 模型进行视频分类,通常会采用类似于 ViT(Vision Transformer)的方法处理帧序列。下面是一个简化版的例子,展示如何通过 PyTorch 和 Hugging Face 的 `transformers` 库来创建一个基本的视频分类器。
#### 导入必要的库
```python
import torch
from transformers import VideoMAEModel, AutoFeatureExtractor
from torchvision.transforms import Compose, Resize, CenterCrop, ToTensor, Normalize
```
#### 加载预训练模型并定义特征提取器
```python
model_name_or_path = 'MCG-NJU/videomae-base'
feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained(model_name_or_path)
model = VideoMAEModel.from_pretrained(model_name_or_path)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
```
#### 定义数据转换函数
```python
video_transforms = Compose([
Resize((224, 224)),
CenterCrop(224),
ToTensor(),
Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
```
#### 准备输入视频张量
假设有一个名为 `frames` 的列表存储着一系列图像帧,每帧都是 PIL 图像对象。
```python
def prepare_video(frames):
inputs = feature_extractor([frame for frame in frames], return_tensors="pt", padding=True).to(device)
return inputs['pixel_values']
input_tensor = prepare_video(frames) # 假设这里已经准备好了一组视频帧作为输入
```
#### 执行推理过程
```python
with torch.no_grad():
outputs = model(input_tensor)
logits = outputs.logits
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print(f"Predicted class index: {predicted_class_idx}")
```
上述代码片段展示了如何加载预先训练好的 VideoMAE 模型,并对其进行微调以适应特定类型的视频分类任务[^1]。需要注意的是,在实际应用中可能还需要进一步调整超参数以及优化网络结构以便获得更好的性能表现。
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