Video Transformer Network

可与现有backbone结合，使其具有超强视频分类/理解的能力，如ViT/DeiT+ VTN 真香！训练速度提高了16.1倍，运行速度提高了5.1倍，代码和预训练模型即将开源！

注1：文末附【Transformer】流群

Video Transformer Network

• 作者单位：Theator公司
• 论文：https://arxiv.org/abs/2102.00719

本文介绍了VTN，这是一种基于Transformer的视频识别框架。 受视觉Transformer最新发展的启发，我们放弃了基于3D ConvNets的视频动作识别标准方法，并介绍了一种通过关注整个视频序列信息对动作进行分类的方法。

我们的方法是通用的，并且建立在任何给定的2D空间网络之上。就运行时间而言，与其他最新方法相比，它在推理期间的训练速度提高了16.1倍，运行速度提高了5.1倍，同时保持了竞争优势。 它通过单次端到端传递就可以进行完整的视频分析，同时所需的GFLOP减少了1.5倍。

实验结果

我们在Kinetics-400上报告了竞争性结果，并提出了VTN属性的消融研究以及准确性和推理速度之间的权衡。

我们希望我们的方法将成为新的基线，并开始在视频识别领域进行新的研究。代码和模型即将推出。

CVer-Transformer交流群

建了CVer-Transformer交流群！想要进Transformer学习交流群的同学，可以直接加微信号：CVer6666。加的时候备注一下：Transformer+学校+昵称，即可。然后就可以拉你进群了。

强烈推荐大家关注CVe微信公众号，可以快速了解到最新优质的CV论文。