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单一视觉变换器的图像和视频联合学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于纯Transformer模型的视频分类方法，通过提取时空标记并进行编码。通过模型变体处理长序列，利用预训练的图像模型在小数据集上进行训练。在多个基准测试中实现了最先进的结果，发布了代码以促进进一步的研究。
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关键要点
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本研究提出了一种基于纯Transformer模型的视频分类方法。
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通过提取时空标记并通过Transformer层进行编码。
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提出高效的模型变体以处理长序列，分解空间和时间维度。
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展示了如何在小数据集上有效训练，利用预训练的图像模型。
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在多个视频分类基准测试中实现了最先进的结果，优于深度3D卷积网络的方法。
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发布了代码以促进进一步的研究。
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