这是名为 TimeSformer 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 TimeSformersourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 TimeSformer 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
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时间格式
描述：
TimeSformer 是一种用于视频的视觉转换器架构，它将标准注意力机制扩展为时空注意力机制。该模型在空间和时间维度上交替使用注意力机制（或设计类似分割注意力机制的变体），以便能够同时捕捉视频中的外观和运动线索。由于注意力机制是跨帧的全局性，TimeSformer 可以推理跨长时间跨度的依赖关系，而不仅仅是局部邻域。PyTorch 中的官方实现提供了配置、预训练模型和训练脚本，使其能够直接在视频数据集上进行评估或微调。TimeSformer 的显著优势在于，它证明了纯 Transformer 架构（无需卷积主干）在视频分类任务中也能表现出色。其灵活的注意力机制设计允许尝试不同的分解方式（先空间后时间、联合分解等），以在计算、内存和准确率之间进行权衡。
功能
- 用于视频建模的时空变换器注意力机制
- 变体：分割空间/时间注意力和联合注意力模式
- 具有预训练权重和脚本的 PyTorch 参考实现
- 能够从全局角度推理长程时间依赖性
- 可配置补丁大小、框架、嵌入维度和头部数量的参数
- 支持跨视频分类和识别基准的微调
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/timesformer.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。