出品人：Towhee 技术团队 顾梦佳
流式视频识别视频会关注每一个视频帧中的对象及其行为。一个好的流式识别模型可以捕获视频的长期动态和短期变化。然而在大多数现有方法中，尤其是基于 Transformers 架构的网络，计算复杂度往往会随着所考虑的变化的长度而剧烈增长。为了解决这个问题，TeSTra 提出一种时序平滑 Transformer，可以接收任意长度的输入，并具有稳定的缓存和计算开销。由于时间跨度增加，TeSTra 成功在两个标准在线动作检测和动作预期数据集 THUMOS'14 和 EPIC-Kitchen-100 上取得了最先进的结果。
Overview of streaming attention architecture TeSTraTeSTra
能够对足够长的历史进行编码，每个时间步的推理成本都很稳定。该框架通过内核镜头重新表述了视频 Transformer 中的交叉注意力。它采用了一种有效的注意力机制，在连续帧之间重复使用大部分注意力计算。并应用了两种时间平滑内核：box kernel 和 Laplace kernel。这样的设计实现了高效的流式注意计算。
相关资料：
代码地址：https://github.com/zhaoyue-ze...
论文链接：Real-time Online Video Detection with Temporal Smoothing Transformers
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