随着计算机视觉的快速发展，实时动作识别已成为一个重要的研究方向。传统的方法主要基于手动设计的特征，无法充分利用视频中的丰富信息。近年来，随着视觉变换器的发展，利用视觉变换器进行实时动作识别已成为研究的热点。
视觉变换器是一种基于注意力机制的深度学习模型，它将输入图像或视频序列映射成一组特征向量。与传统卷积神经网络相比，视觉变换器具有以下优点：
1. 全局建模能力：视觉变换器通过全局注意力机制建模图像或视频序列的全局关系，提高了提取长期依赖性的能力。
2. 高效率：视觉变换器采用自注意力机制，避免了卷积操作中昂贵的计算，提高了模型的推理效率。
3. 可扩展性：视觉变换器易于扩展到任意大小的输入，便于处理不同分辨率的图像或视频序列。
实时动作识别是指以极低延迟识别视频流中动作的过程。与传统动作识别任务不同，实时动作识别需要在满足实时要求的同时，保证识别精度。
1. 低延迟：实时动作识别要求模型的推理时间非常短，通常需要在几毫秒内完成动作识别。
2. 高精度：虽然延迟是实时动作识别的首要因素，但精度仍然是至关重要的。模型必须能够准确地识别各种动作，即使在复杂场景和环境因素影响下。
视觉变换器在实时动作识别中得到了广泛应用。研究表明，视觉变换器可以显著提高动作识别的精度，同时满足实时要求。
1. 轻量级模型：通过优化视觉变换器的架构和参数，可以设计出轻量级的模型，在低延迟设备上部署。
2. 特征提取器：视觉变换器可以作为特征提取器，与其他传统方法或深度学习模型结合使用，进一步增强动作识别的性能。
3. 多模态融合：视觉变换器可以与其他模态数据（如光流、骨架）相结合，充分利用多源信息，提高动作识别的鲁棒性。
视觉变换器在实时动作识别领域仍有很大的发展空间。未来的研究方向包括：
1. 模型压缩：进一步探索视觉转换器的压缩技术，在保持识别精度的同时减少模型大小和计算复杂度。
2. 端到端学习：开发端到端学习方法，将数据预处理、特征提取和动作识别集成到一个单一的模型中，提高推理效率。
3. 实时多目标跟踪：将视觉变换器用于实时多目标跟踪任务，实现复杂场景中多个目标的准确跟踪和动作识别。
总之，视觉变换器的实时动作识别是一种有前途的研究方向。通过充分利用视觉变换器的优势，可以设计出高精度、低延迟的模型，满足各种实时动作识别应用的需求。随着视觉变换器技术的不断发展，实时动作识别有望在安防监控、智能医疗和人机交互等领域得到广泛应用。
