【ViViT】A Video Vision Transformer 用于视频数据特征提取的ViT详解

---

---

前言摘要

  文章主要transformer在包含时序信息维度的视频格式上的问题展开：

• 一、视频格式数据生成的token序列数量过多，带来繁重的计算冗余。
• 二、训练Transfomer结构模型需要引入大规模的数据集，训练对数据条件十分苛刻。

  为了高效处理视频数据中生成的大规模时空tokens，①文章提出并探讨了几种对空间和时间维度进行分解的方法，进而提出了相应的网络结构，从而增加模型对视频数据特征提取的效率和可扩展性。②其次，规范了模型的训练（主要针对模型的训练策略）。目的在小数据集上也能使得Transformer类模型能有很好的效果。

论文名称： ViViT: A Video Vision Transformer
论文地址： ICCV 2021 open access
代码地址： GitHub(Unofficial implementation)–非官方实现

---

一、Overview of ViT 回顾视觉 ViT

基础的ViT模型主要有三个模块组成：

• Linear Project of Flattened Patches即为Embedding层，对输入的三通道图像数据利用conv卷积层进行分块并完成对应的线性映射，如上式当中的E，而后通过torch.view()进行展平压缩维度。拼接上类别token后采用矩阵相加方式引入位置编码。
• Transformer Encoder模块，对Embedding层输出的token进行多头注意力计算和多层感知机（中间包含Layer Norm）。其中MSA是整个模型的核心部分。
• MLP Head层，堆叠的Transformer Block最终的输出经过Head结构提取出类别token所对应的结果信息，文中通过两个线形层叠加中间插入一个tanh激活函数来实现。

---

二、Embedding video clips 视频嵌入方法

  区别于常规的二维图像数据，视频数据相当于需在三维空间内进行采样（拓展了一个时间维度）。而文章中所提出的两钟视频嵌入方法目的都是将视频数据$V\in {\mathbb{R}}^{T\times H\times W\times C}$ 映射到token当中得到$\tilde{z}\in {\mathbb{R}}^{n_t\times n_h\times n_w\times d}$，而后添加位置编码并对token进行reshape得到最终Transformer的输入$z\in {\mathbb{R}}^{N\times d}$。

2.1 uniform frame sampling 均匀采样

  采用相同的采样帧率，从视频数据当中均匀采样$n_t$帧，使用相同的embedding方法独立地处理每一个帧当中的patch，而后将得到的所有token拼接concat在一起。具体而言，从每个采样获得的帧当中划分$n_w\times n_t$个不重叠的图像块patch，则共产生$n_t\times n_w\times$