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一、背景
许多工作尝试对时空自注意力进行合成，例如 ViViT 和 Timesformer。这些办法尽管减小了计算复杂度，但会引入额定的参数量。本文提出了一种简略高效的时空自注意力 Transformer，在比照 2D Transformer 网络不减少计算量和参数量状况下，实现了时空自注意力机制。并且在 Sthv1&Sthv2, Kinetics400, Diving48 获得了很好的性能。文章已被 ECCV 2022 录用。
二、办法
视觉 Transofrmer 通常将图像宰割为不重叠的块 (patch)，patch 之间通过自注意力机制(Self-Attention) 进行特色聚合，patch 外部通过全连贯层 (FFN) 进行特色映射。每个 Transformer block 中，蕴含 Self-Attention 和 FFN，通过重叠 Transformer block 的形式达到学习图像特色的目标。
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