ASFormer：Transformer for Action Segmentation

ASFormer：Transformer for Action Segmentation

ASFormer Official repo for BMVC2021 paper ASFormer: Transformer for action segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/as/ASFormer

项目介绍

ASFormer 是一种基于 Transformer 的动作分割方法。Transformer 架构因其强大的序列建模能力在自然语言处理领域取得了显著成就，本项目将这一架构引入动作分割领域，实现了令人瞩目的性能表现。ASFormer 通过有效的序列处理和上下文捕获，为动作分割任务带来了全新的视角和突破。

项目技术分析

ASFormer 的核心是基于 Transformer 的结构，它能够有效捕捉视频序列中的长距离依赖。以下是该项目的关键技术要点：

1. Transformer 架构：利用自注意力机制，ASFormer 能够处理视频帧之间的复杂关系，捕捉长时序依赖。
2. 序列建模：通过序列建模，ASFormer 对视频帧序列进行编码，从而捕捉时间上的动态变化。
3. 上下文捕获：利用 Transformer 的多头注意力机制，ASFormer 能够同时关注局部和全局信息，实现更准确的动作分割。

项目及技术应用场景

ASFormer 可应用于多种场景，包括但不限于：

1. 视频监控：在公共安全领域，用于实时监控和识别异常行为。
2. 体育分析：在体育比赛中，用于分析运动员的动作，提供技术指导。
3. 智能交互：在人机交互领域，用于理解和响应用户的动作，提升智能系统的互动能力。
4. 医疗诊断：在医疗领域，用于识别和分析患者的动作模式，辅助诊断。

项目特点

ASFormer 具有以下显著特点：

• 高效的性能：ASFormer 在多个数据集上表现出优异的性能，收敛速度快，对训练轮数不敏感。
• 灵活的应用：项目支持多种数据集，用户可以轻松地根据自己的需求进行模型训练和预测。
• 易于使用：项目提供了详细的安装和使用说明，用户可以快速上手。
• 稳定的训练过程：在实验中，ASFormer 的训练过程非常稳定，为用户提供了可靠的使用体验。

详细项目使用指南

环境配置

在使用 ASFormer 之前，需要确保以下环境配置正确：

• Pytorch == 1.1.0
• torchvision == 0.3.0
• python == 3.6
• CUDA == 10.1

结果复现

为了复现 ASFormer 的结果，请按照以下步骤操作：

1. 下载数据集：数据集可以通过指定链接下载并解压到当前文件夹中。
2. 下载预训练模型：预训练模型也可以通过指定链接下载，根据数据集选择相应的模型文件夹。
3. 运行预测：使用 python main.py --action=predict --dataset=数据集名称 --split=1/2/3/4/5 命令进行预测。
4. 性能评估：使用 python eval.py --dataset=数据集名称 --split=0/1/2/3/4/5 命令评估模型性能。

训练自己的模型

如果需要训练自己的模型，可以使用以下命令：

python main.py --action=train --dataset=数据集名称 --split=1/2/3/4/5

使用 ASFormer 作为基础模型

在本项目中，ASFormer 也被用作 ASRF 模型的基础模型，替换了原始的 TCN-based backbone [MS-TCN]，在 50salads 数据集上取得了更高的性能。

结语

ASFormer 作为一种创新的动作分割方法，充分利用了 Transformer 的优势，为视频分析领域带来了新的可能性。其高效、稳定和灵活的特性使其成为一个值得关注的开源项目。如果您对视频分析感兴趣，不妨尝试一下 ASFormer，相信它会为您的研究带来新的启发。

ASFormer Official repo for BMVC2021 paper ASFormer: Transformer for action segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/as/ASFormer