论文：https://arxiv.org/pdf/2102.05095.pdf

代码： https://github.com/lucidrains/TimeSformer-pytorch

参考博客： https://mp.weixin.qq.com/s/E43AaQEcr2_Nm4FqcXXM7g

accept: ICML2021

author: Facebook AI

Input clips：H*W*3*F

从原视频中取出的F帧RGB视频帧，size H*W。

Decomposition into patches：

将每一帧视频分割成N个无交叠的patch，size P*P，N= HW / P^2 .

Linear embedding

对输入进行线性映射，并加上learnable positional embedding

Query-Key-Value computation

本文提出的transformer包括 L encoding blocks

在每个encoding block中，对每个patch计算QKV：

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a代表attention head的index

Dh表示每个head的维度

p=1..N

t=1..F

Self-attention computation

通过点乘计算自注意力

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SM代表softmax

注意力仅在单一维度上进行计算（spatial or temporal）

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Space-Time Self-Attention Models

Divided Space-Time attention：

时间和空间注意力被分别交替应用

在time attention 中，每个图像patch仅和其余帧在对应位置提取出的图像patch进行 attention操作。

在space attention 中，这个图像patch仅和同一帧的提取出的图像patch进行 attention操作。

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• Sparse Local Global Attention (L+G) 这个attention文章只做了简单的描述，没有给出相关代码实现，这里参考了Generating Long Sequences with Sparse Transformers（ https://mp.weixin.qq.com/s/E43AaQEcr2_Nm4FqcXXM7g ），做一个简单的解释。

Sparse Self-Attention合并Local和Atrous，除了相对距离不超过k的，相对距离为k的倍数的注意力都为0，这样Attention就有了"局部紧密相关和远程稀疏相关"的特性。

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本文中，local attention只考虑F* H/2 * W/2的patches，也就是每个patch只考虑1/4图像区域近邻的patches，其他忽略。

而本文中的global attention是采用2的stride来在temporal维度和HW维度上进行patches的滑窗计算。与sparse self-attention不同点在于，sparse local global attention先计算local再计算global。

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 (1) TimeSformer, operating on 8×224×224 video clips

 (2) TimeSformer-HR, a high spatial resolution variant ， operates on 16 × 448 × 448 video clips

 (3) TimeSformer-L, a long-range configuration，operates on 96 × 224 × 224 video clips with frames sampled at a rate of 1/4.

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Long-Term Video Modeling

中长视频数据集：HowTo100M

包含了1M左右的视频，包括 23K 种类别的人类活动，视频长度平均在7min。

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Test clips代表inference时cover 整个视频所需要的平均clip数量