# TimeSformer

## 简介

<!-- [ALGORITHM] -->

```BibTeX
@misc{bertasius2021spacetime,
    title   = {Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?},
    author  = {Gedas Bertasius and Heng Wang and Lorenzo Torresani},
    year    = {2021},
    eprint  = {2102.05095},
    archivePrefix = {arXiv},
    primaryClass = {cs.CV}
}
```

## 模型库

### Kinetics-400

| 配置文件                                                                                                                                 |  分辨率  | GPU 数量 |  主干网络   |    预训练    | top1 准确率 | top5 准确率 | 推理时间 (video/s) | GPU 显存占用 (M) |                                                                                          ckpt                                                                                          |                                                                                     log                                                                                      |                                                                                      json                                                                                      |
| :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :------: | :------: | :---------: | :----------: | :---------: | :---------: | :----------------: | :--------------: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: |
| [timesformer_divST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb](/configs/recognition/timesformer/timesformer_divST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.py)         | 短边 320 |    8     | TimeSformer | ImageNet-21K |    77.92    |    93.29    |         x          |      17874       |     [ckpt](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/timesformer/timesformer_divST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb/timesformer_divST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb-3f8e5d03.pth)     |     [log](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/timesformer/timesformer_divST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb/timesformer_divST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.log)     |     [json](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/timesformer/timesformer_divST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb/timesformer_divST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.json)     |
| [timesformer_jointST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb](/configs/recognition/timesformer/timesformer_jointST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.py)     | 短边 320 |    8     | TimeSformer | ImageNet-21K |    77.01    |    93.08    |         x          |      25658       |   [ckpt](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/timesformer/timesformer_jointST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb/timesformer_jointST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb-0d6e3984.pth)   |   [log](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/timesformer/timesformer_jointST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb/timesformer_jointST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.log)   |   [json](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/timesformer/timesformer_jointST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb/timesformer_jointST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.json)   |
| [timesformer_sapceOnly_8x32x1_15e_kinetics400_rgb](/configs/recognition/timesformer/timesformer_sapceOnly_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.py) | 短边 320 |    8     | TimeSformer | ImageNet-21K |    76.93    |    92.90    |         x          |      12750       | [ckpt](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/timesformer/timesformer_spaceOnly_8x32x1_15e_kinetics400_rgb/timesformer_spaceOnly_8x32x1_15e_kinetics400_rgb-0cf829cd.pth) | [log](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/timesformer/timesformer_spaceOnly_8x32x1_15e_kinetics400_rgb/timesformer_spaceOnly_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.log) | [json](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/timesformer/timesformer_spaceOnly_8x32x1_15e_kinetics400_rgb/timesformer_spaceOnly_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.json) |

注：

1. 这里的 **GPU 数量** 指的是得到模型权重文件对应的 GPU 个数 （32G V100）。默认地，MMAction2 所提供的配置文件对应使用 8 块 GPU 进行训练的情况。
   依据 [线性缩放规则](https://arxiv.org/abs/1706.02677)，当用户使用不同数量的 GPU 或者每块 GPU 处理不同视频个数时，需要根据批大小等比例地调节学习率。
   如，lr=0.005 对应 8 GPUs x 8 video/gpu，以及 lr=0.004375 对应 8 GPUs x 7 video/gpu。
2. MMAction2 保持与 [原代码](https://github.com/facebookresearch/TimeSformer) 的测试设置一致（three crop x 1 clip）。
3. TimeSformer 使用的预训练模型 `vit_base_patch16_224.pth` 转换自 [vision_transformer](https://github.com/google-research/vision_transformer)。

对于数据集准备的细节，用户可参考 [数据集准备文档](/docs_zh_CN/data_preparation.md) 中的 Kinetics400 部分。

## 如何训练

用户可以使用以下指令进行模型训练。

```shell
python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [optional arguments]
```

例如：以一个确定性的训练方式，辅以定期的验证过程进行 TimeSformer 模型在 Kinetics400 数据集上的训练。

```shell
python tools/train.py configs/recognition/timesformer/timesformer_divST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.py \
    --work-dir work_dirs/timesformer_divST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.py \
    --validate --seed 0 --deterministic
```

更多训练细节，可参考 [基础教程](/docs_zh_CN/getting_started.md#%E8%AE%AD%E7%BB%83%E9%85%8D%E7%BD%AE) 中的 **训练配置** 部分。

## 如何测试

用户可以使用以下指令进行模型测试。

```shell
python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [optional arguments]
```

例如：在 Kinetics400 数据集上测试 TimeSformer 模型，并将结果导出为一个 json 文件。

```shell
python tools/test.py configs/recognition/timesformer/timesformer_divST_8x32x1_15e_kinetics400_rgb.py \
    checkpoints/SOME_CHECKPOINT.pth --eval top_k_accuracy mean_class_accuracy \
    --out result.json
```

更多测试细节，可参考 [基础教程](/docs_zh_CN/getting_started.md#%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%9F%90%E4%B8%AA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86) 中的 **测试某个数据集** 部分。
