驾驭视频分类的技巧：TSM、TimeSformer和注意力机制揭秘

2023-04-17 15:14:19

视频分类的崛起：TSM、TimeSformer和注意力机制如何改变游戏规则

在当今数据爆炸的时代，视频内容正以前所未有的速度涌现。这种海量视频数据的出现带来了一个亟待解决的挑战：高效准确的视频分类 。

为了应对这一挑战，研究人员和工程师开发了许多创新技术，其中TSM（时空偏移模块） 、TimeSformer（无卷积时间变形器） 和注意力机制 尤为突出。让我们深入探讨这些技术的奥秘，了解它们如何成为视频分类领域不可或缺的利器。

TSM：时空维度上的优雅舞者

TSM通过精心设计的偏移操作，捕捉视频帧之间的细微变化，有效捕捉时空信息。这种对时空信息的深入理解使TSM能够在复杂场景和动作捕捉方面脱颖而出。

代码示例：

import tensorflow as tf

class TSM(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_classes, num_segments):
        super().__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.num_segments = num_segments

        self.temporal_pool = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()
        self.spatial_pool = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()

        self.fc = tf.keras.layers.Dense(num_classes)

    def call(self, x):
        # x: (batch_size, num_segments, height, width, channels)

        x_temporal = self.temporal_pool(x)
        x_spatial = self.spatial_pool(x)

        x = tf.concat([x_temporal, x_spatial], axis=1)
        x = self.fc(x)

        return x

TimeSformer：无卷积革命者

TimeSformer颠覆了传统卷积神经网络的架构，引入Transformer架构处理视频数据。这种创新设计赋予了TimeSformer强大的学习能力，使其能够从视频中提取更细微入微的特征。

代码示例：

import tensorflow as tf

class TimeSformer(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_classes, num_segments):
        super().__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.num_segments = num_segments

        self.temporal_encoder = tf.keras.layers.TransformerEncoder(num_layers=6, num_heads=8)
        self.spatial_encoder = tf.keras.layers.TransformerEncoder(num_layers=6, num_heads=8)

        self.fc = tf.keras.layers.Dense(num_classes)

    def call(self, x):
        # x: (batch_size, num_segments, height, width, channels)

        x_temporal = self.temporal_encoder(x)
        x_spatial = self.spatial_encoder(x)

        x = tf.concat([x_temporal, x_spatial], axis=1)
        x = self.fc(x)

        return x

注意力机制：聚焦的关键

注意力机制如同聚光灯，将焦点投射到视频数据中最相关的区域。它智能地识别视频中值得关注的区域，并抑制无关信息的干扰。这大大提高了视频分类模型捕捉视频中关键动作和物体的准确性。

代码示例：

import tensorflow as tf

class Attention(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_heads):
        super().__init__()
        self.num_heads = num_heads

        self.q = tf.keras.layers.Dense(num_heads)
        self.k = tf.keras.layers.Dense(num_heads)
        self.v = tf.keras.layers.Dense(num_heads)

    def call(self, x):
        # x: (batch_size, num_segments, height, width, channels)

        q = self.q(x)  # (batch_size, num_heads, height, width)
        k = self.k(x)  # (batch_size, num_heads, height, width)
        v = self.v(x)  # (batch_size, num_heads, height, width)

        # 计算注意力权重
        attn = tf.einsum('bhwd,bhwd->bhwd', q, k)
        attn = tf.nn.softmax(attn, axis=-1)

        # 加权平均
        out = tf.einsum('bhwd,bhwd->bhwd', attn, v)

        return out