#闪耀暖暖[超话]#看到五妹的pv出了，看着看着好想哭，就突然很感慨…从小学开始和青梅一起玩暖暖的衣橱，当时啥都不懂纯纯瞎玩。后来暖环玩了好久，也是第一次给游戏氪金，当时没钱就用话费充值hhh家长一度很费解为啥我话费用这么快。再后来一段时间都没玩游戏了，沉迷于其他动画片小说啥的，奇暖是开服了一年多？才开始玩，后面感觉跟进度收集好费劲就慢慢不玩了。后来闪暖出了，四妹竟然是3d的一下给我惊到了，直接蹲开服垂直回坑。时间过的好快四妹都3周年了，五妹也要来了就感觉真好啊…暖暖ip十年了，我和暖暖一起也有个567年了，暖宝真的影响了我很多（上大学了第一个想染的发色就是粉色hhh）（当然也不止染头这一方面）就感觉能遇到暖宝真的真的很幸运很开心[泪][泪][泪]祝宝以后越来越好，希望未来一直能和你在一起

【达摩院ECCV基于Transformer探索帧间时空3D转2D的快速动作识别论文解读】https://t.cn/A6Kt1Tje 高效的时空建模(Spatiotemporal modeling)是视频理解和动作识别的核心问题。相较于图像的Transformer网络，视频由于增加了时间维度，如果将Transformer中的自注意力机制(Self-Attention)简单扩展到时空维度，将会导致时空自注意力高昂的计算复杂度和空间复杂度。许多工作尝试对时空自注意力进行分解，例如ViViT和Timesformer。这些方法虽然减小了计算复杂度，但会引入额外的参数量。本文提出了一种简单高效的时空自注意力Transformer，在对比2D Transformer网络不增加计算量和参数量情况下，实现了时空自注意力机制。并且在Sthv1&Sthv2, Kinetics400, Diving48取得了很好的性能。文章已被ECCV 2022录用。#csdn博文精选#

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