视频理解 S3D，I3D-GCN，SlowFastNet, LFB

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SIGAI特约作者

Fisher Yu@Oulu

CV在读博士

研究方向：情感计算

最近看了下几篇动作识别，视频理解的文章，在这里记下小笔记，简单过一下核心思想，以便后续查阅及拓展使用。

文章主要想探索的问题如下：

1.如何改造I3D，使其更轻量且性能更好？

2.如何改造I3D，使其理解视频场景里的物体交互？

3.如何高效融合不同帧率，不同 temporal 分辨率的视频？

4.如何让网络拥有 Long-term 的能力（即理解10秒以上的长视频）？

Separable 3D CNN (S3D) [1], ECCV2018

文章的创新不是很多，但是就像当初提出P3D和R(2+1)D一样，做了很多对比实验，来探讨分解卷积及网络结构设计的性能对比。这里主要贴几个重要结论，后面设计相关网络时可用：

1. 通过实验证明了 top-heavy model design 更轻量，且性能更优：

top-heavy 和 bottom-heavy 的区别是，前者先2D再3D，而后者先3D再2D。故前者在时空分辨率极高的的前几层使用2D卷积，而在时空分辨率较低的后几层对semantic feature进行3D卷积，故更轻量性能更好。

2. 在保持I3D的Inception Backbone不变情况下，将 3x3x3 卷积核都换成 1x3x3 + 3x1x1 卷积，参数更少且性能更好：

S3D

参数少了，不容易过拟合，这里就是文中说的标准S3D；还可更轻量级的版本 Fast S3D, 按照top-heavy设计，把前面几个模块换成2D卷积即可。

3. 在每个 3x1x1 卷积后加入了 Self-attention 模块 (即文中的 spatio-temporal feature gating)，进一步提升性能：

这里只是个普通的时空attention模块，将feature map中所有channels进行平均池化，然后进行线行映射和非线性激活，来产生时空attention map，最后权值叠加回去原feature map

I3D-GCN[2], ECCV2018

先来看看算法的主框架图：

I3D-GCN主框架图

主要流程为：

1. 对均匀下采样后的T 帧作为输入，经过I3D，得到 TxHxWxd 的 deep feature，然后分两个branches

2. 第一个branch进行RPN来提取N个候选区域，然后进行ROIAlign来得到 Nxd 特征；接着构造相似度图和双向时空图，然后对两种图各进行图卷积操作，再叠加得 Nxd 特征；最后对N个物体特征进行均值池化，得到 1xd 特征

3. 第二个branch直接对时空deep feature进行均值池化，得到 1xd 特征

文中的主要创新点是构造两个图来描述N个物体特征间关系：

A、Similarity Graph

假定一帧中有 N 个物体，每个物体特征Xi是d维特征向量，故任何两个物体特征间的相关性可以表达为：

其中Φ(x)=wx和Φ’是=w’x对于原特征的不同变换，其变换矩阵的维度为 d x d 。

通过学习变换矩阵的参数，作者希望学习到同一个物体不同状态的相关性，以及不同物体间的关系。

B、Spatial-Temporal Graph

为了让图能学到时空特性，即不同物体在顺序连续帧间的空间关系，作者对 帧t 和 帧t+1 里的所有物体区域计算IoU，单向进行映射 t->t+1，然后把 IoU 的值赋给节点间的edge，最后对同一个节点的所有edge进行归一化。上述就形成了 spatial-temporal forward graph；为了丰富结构化信息，按照同样的方式对 帧t 和 帧t-1 也进行映射，形成 backward graph。

实验结果：

Charades数据集上实验结果

可见 Non-local + I3D + GCN 比 I3D baseline性能提升很大，虽然运算量增加了很多~

SlowFastNet [3]

FAIR Kaiming 指导的工作，超参对比实验非常丰富，集群GPU多就是猛，高校怎么玩得过？

文章致力于探索如何构造 轻量化的不同时间分辨率双流网络，使其通用于快速及慢速动作。正如之前文章《浅谈动作识别TSN, TRN, ECO》最后探讨的问题1，部分动作特别慢 (比如摇手转头) ，而另外一部分动作特别快 (比如 jumping) ，如果都用同一个时间分辨率的输入，同一套时空卷积，出来结果泛化能力就有待提高。

OK，接着来看看文中的网络框架：

SlowFast Net 架构图

网络很简单，同模态同空间分辨率不同时间分辨率的双流网络，SlowPathway 主要提取类别的颜色，纹理，光照变化相关的语义特征，而 FastPathway 则提取 Fast motion 特征。为了使网络轻量且特征维度一致，FastPathway网络很窄，则同一个stage的channel数仅为SlowPathway的八分之一。

双流交互

由于 FastPathway 和 SlowPathway 在相同stage出来的特征维度不一致，文中探讨了三种 lateral connection 特征尺寸匹配方式：

假定 feature shape 在 SlowPathway 中为{T,S2,C}，在 FastPathway 中为{αT,S2,βC}

1.Time-to-channel：直接reshape and transpose{αT,S2,βC}成{T,S2,αβC}

2. Time-stride-sampling：直接对FastPathway的时间维度下采样，成{T,S2,βC}

3. Time-stride convolution：对FastPathway进行5x1x1的3D卷积，成{T,S2,2βC}

最后通过实验发现，Time-stride convolution 的特征尺寸匹配效果最好，特征融合使用concat，且双向与单向 (只由FastPathway连向SlowPathway) 连接的效果差不多。

实验结果：

Kinectics-600 实验结果

这是什么水平？在时间复杂度与 轻量级的S3D-G 相当的情况下，性能比其还要好几个点~~

Long-Term Feature Banks(LFB) [4]

同为FAIR Kaiming 指导的工作，文章的开头很有趣，给出了下面一个 only 4 seconds 的 video clip，让我们猜视频里的人在干什么？

很明显，这不好回答，因为 short-term clip 不好表达整个video的内容，这也是当前基于3D卷积的时空网络遇到的瓶颈问题：GPU memory有限，即使在sparse sampling的前提下（当然你也可以极限去sampling，不过会丢失太多时间信息）

要回答上图的问题，我们需要更长的视频片段，如下图：

可以知道这是个音乐会，人们都在听音乐。故怎么实现 Long-term Feature Bank呢？

来一睹算法框架图：

算法流程如下:

1. 首先将long-term视频分成short-term clips，对每个clip都进行3D CNN特征提取，然后RPN物体区域ROIAlign特征提取，每个clip就对应各自的 Short-term features S；接着将当前clip前后局部时间域里的多个short-term S串联起来，组成 long-term feature bank

2. 为了找到 short-term 与 long-term 间的关系，将当前clip的 short-term S与 long-term

共同输入 Feature bank operator(FBO)，这个FBO可以由多种形式组成，作者发现使用类似non-local的形式来交互效果最好：

Modified non-local in FBO

3. 最后将FBO输出的特征与当前clip short-term S进行 concat，送进分类器

实验结果：

如上图标黄线Highlight所示，在相同backbone情况下，LFB 性能比 I3D-GCN 要高3个点左右~~

总结与展望：

上面几个文章从不同角度来探索视频理解识别存在的一些发展方向，还是很有参考意义。虽然像GCN中的关系描述很粗糙，且整个网络运算量巨大；SlowFast Net中的时间分辨率双流过于人为粗糙，能真正理解不同帧率不同快慢的动作，自适应调整网络就更好了；LFB中找短时长时的关系就更加粗暴了，也许你已经想到了更好的方法去整合 long-short term, fast & slow~~

Reference:

[1] Saining Xie, Rethinking Spatiotemporal Feature Learning: Speed-Accuracy Trade-offs in Video Classification, ECCV2018

[2] Xiaolong Wang, Videos as Space-Time Region Graphs，ECCV2018

[3] FAIR, SlowFast Networks for Video Recognition，2018

[4] FAIR, Long-Term Feature Banks for Detailed Video Understanding，2018

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