行为识别

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文章目录

• • 0. 前言
  • 1. 要解决什么问题
  • 2. 用了什么方法
  • 3. 效果如何
  • 4. 还存在什么问题&可借鉴之处

0. 前言

• 相关资料：
  • arxiv
  • github：还没有开源
  • 论文解读
• 论文基本信息
  • 领域：行为识别
  • 作者单位：南京大学
  • 发表时间：2020.12
• 一句话总结：使用RGB difference设计了新的特征提取结构。

1. 要解决什么问题

• 探索高效的temporal modeling方式。
• 常见的 temporal modeling 方式有两种
  • 使用双流法，RGB用来提取appearance information，optical flow用来提取movement information。
    • 这种方法能够很有效地提高识别精度，但需要的大量算力来计算光流。
  • 3D模型，或 temporal convolutions，隐性地学习motion fetures。
    • 没有单独考虑temporal dimension相关内容，也需要非常多算力。
• 之前，也有方法使用RGB difference作为输入，作为光流的替代品。
  • 但之前的方法都是简单的把RGB作为另一个输入，最终在结果端进行融合。

2. 用了什么方法

• 提出了Temporal Difference Network(TDN)，来提取多尺寸的时间信息（multi-scale temporal information）。

  • 使用了TSN的结构，sparse and holistic sampling strategy，即1x1x8这种形式
  • 主要就是引入了TDM结构，包括short-term和long-term两种。
  • short-term TDM的作用是提供更多frame-wise representation
    • 第一个参数是最终结果，第二个参数是普通2D CNN结果特征图，第三个参数中函数是S-TDM的结构，输入为图片
  • long-term TDM的作用平衡segments之间的结构，从而提升每一帧的表达能力
    • 最后一个函数是L-TDM结构，这里的F应该是上面S-TDM的结果。
    • 当前模型只考虑相邻两帧之间的关系，即L-TDM只是存在于相邻两帧之间。

• TDN的关键在于引入了 temporal difference based module(TDM)

• S-TDM

  • 作者认为：
    • 在一个很小的local temporal window中相邻的帧都非常类似，直接叠加这些信息并提取特征是不明智的。
    • 另一方面，从segment中提取信息虽然能够有效提取appearance信息，但不能提取local motion信息。
    • 所以，需要使用S-TDM以及相邻帧temporal difference来增强信息。
  • 整体结构如上图，感觉使用了选中图片以及选中图片周边一共5帧，来提取diff信息并叠加。
  • 总而言之，是提取一个segment内的local motion以及appearance信息。

• L-TDM

  • 总而言之，是提取segment之间的信息。

3. 效果如何

• 做了详细的消融实验，证明提出结构的有效。

  • 说白了，就是尝试了很多种S-TDM和L-TDM的实现方法，选择了最好的发表。

• 在SomethingSomething上达到SOTA。在Kinetcis-400上达到差不多SOTA的效果。

4. 还存在什么问题&可借鉴之处

• 等待开源，不知道真实跑起来效率如何。
  • 比如，x3d，看起来厉害，但不知道部署起来效果如何。
• 看起来是很诱人了。
• 但从原理上看起来，在online任务中作用可能不会太大……
  • 至少，对我的跌倒检测，S-TDM并没有太好的结果。