TSA-Net论文详解

作者: ce0b74704937 | 来源:发表于2021-04-11 21:10 被阅读0次

论文地址：Scale Matters: Temporal Scale Aggregation Network for Precise Action
Localization in Untrimmed Videos

该文章发表在ICME2020，文章认为时序检测定位边界时，时序信息的充分利用是很重要的，但是因为不同的动作类别时长是不一样的，所有one-for-all的感受野是比较难的，为了解决这种问题文章提出了多尺度的感受野融合的方法。文章的目的只是解决时序提名的问题。

一、网络结构

网络结构如下图所示

1.png

首先要明确的是网络的输入是利用P3D、C3D或者TSN提取的特征。

对于一个时长为 $\sigma * T$ 的视频，经过采样间隔为 $\sigma$ 的采样，得到T个snippet（一个snippet可以定义为对应采样点的图片帧和对应采样点的光流特征，或者对应采样点及附近的采样帧的集合）。将T个snippet经过特征提取器后，得到T个时序特征序列 $F=[f_1, f_2, ..., f_T]$ 。F就是本文提出网络的输入，即上图中的Sequence of Video Feature。F输入到几层共享的1维卷积后，输入到三个分支，每个分支由几个MDC组成（MDC结构后续会讲），最后经过pool层预测出对应的结果。

文章为了增加网络时序维度的感受野，并且不引入过多的计算复杂度，于是提出了上图中的Multi-Dilation Temporal Convolution（MDC） Block。MDC Block就是将几个空洞卷积并联起来，空洞卷积的核大小都一样，只是 dilation rate不一样，而且空洞卷积是在残差块里面，MDC结构如下图所示，其中 $d_1<d_2<d_3$ 。

2.png

1.1 关键点的预测

该网络对三类点进行预测，即开始点 $t^{(s)}$ ，结束点 $t^{(e)}$ ，以及中间点 $t^{(i)}=(t^{(s)} + t^{(e)})/2$ 。对应给定的视频，可能存在多个动作，对应预测方式，多个动作的groundtruth表示为 $\Gamma= \{\gamma_k=(t^{(s)}_k, t^{(e)}_k, t^{(i)}_k),k=1...K \ \}$ 。每个snippet都用0、1表示是否为开始点、结束点和中间点，即 $Y^{(s)},Y^{(i)},Y^{(e)}\in \{ 0,1\ \}^T$ 。因为这些点是比较稀疏的，为了平衡正负样本的比例，文章将一个小区域定义为正样本。拿开始点 $t^{(s)}_k$ 来说，在区间 $[t^{(s)}_k-\delta \cdot L_k, t^{(s)}_k+\delta \cdot L_k]$ 中的都为开始点，其中 $L_k=t^{(e)}_k-t^{(s)}_k$ ， $\delta$ 为超参数，文章采用0.1。结束点和中间点正样本的定义同开始点。

关键点的预测就是网络输出对每个snippet进行三类的预测，给出每个snippet三类的概率值。

1.2 proposal的产生与选择

通过关键点的预测，对于每个snippet可以得到三个概率值 $P^{(s)},P^{(i)},P^{(e)}\in [0, 1]^T$ ，根据概率值筛选出候选的开始点和结束点，筛选规则如下：

概率值是否大于0.9
概率值是否是局部最大值，即当前snippet的概率值是否比前后两个概率值大

通过上述规则可以筛选出开始点集合 $C^{(s)}=\{ c^{(s)} \rbrace$ 和结束点集合 $C^{(e)}=\{ c^{(e)} \rbrace$ ，将开始点和结束点组合起来就可以得到多个proposal，这些proposal通过下述规则可以去除一些低质量的proposal：

$c^{(s)}$ 和 $c^{(e)}$ 的距离应该在 $[d_{min}, d_{max}]$ 之间，其中 $[d_{min}, d_{max}]$ 为训练集中标注的最小动作时长和最长动作时长
$c^{(s)}$ 和 $c^{(e)}$ 求得的中间点 $t^{(i)}=(t^{(s)} + t^{(e)})/2$ 所处位置是否满足上述候选点的条件，即是否概率大于0.9或者是否为局部最大值，如果不满足，那么将 $c^{(s)}$ 和 $c^{(e)}$ 组成的proposal舍弃，如下图红色线条所示
3.png

为了得到更高质量的proposal，需要对proposal赋予更好的置信度，对于点 $c^{(s)}, c^{(e)}$ 构成的proposal对应的置信度用下式表示
$P(\overline{c^{(s)}_i c^{(e)}_i})=P^{(s)}(c^{(s)}_i)\cdot P^{(e)}(c^{(e)}_i) \cdot \Phi(c^{(s)}, c^{(e)})$
其中 $P^{(s)}(c^{(s)}_i)$ 和 $P^{(e)}(c^{(e)}_i)$ 是网络估计出来的概率。 $\Phi(c^{(s)}, c^{(e)})$ 是利用新的网络学习出来的，下面解释一下 $\Phi(c^{(s)}, c^{(e)})$ 怎么得到的。

对于点 $c^{(s)}, c^{(e)}$ 构成的proposal，为了能够利用非背景的信息，先将proposal的区域扩大1.4倍，最终获得大小为 $1.4\times (c^{(e)}-c^{(s)})$ 的区域，然后从 $P^{(s)},P^{(i)},P^{(e)}$ 中等间隔的采样32个点，合起来就得到一个96维的向量，这个向量经过下面这个小网络输出 $\Phi(c^{(s)}, c^{(e)})$ ：
小网络结构为FC(96->96) -> ReLU -> FC(96->48) -> ReLU -> FC(48->1)->sigmoid

得到 $P(\overline{c^{(s)}_i c^{(e)}_i})=P^{(s)}(c^{(s)}_i)\cdot P^{(e)}(c^{(e)}_i) \cdot \Phi(c^{(s)}, c^{(e)})$ 概率为每个proposal的置信度，利用这个置信度使用nms或者soft-nms得到最终的结果。

二、 loss计算

这里有两类loss，一个是TSA-Net的loss，一个是最好小网络的loss

2.1 TSA-Net使用的loss

如上面的网络结构图所示，TSA-Net使用的是交叉熵loss，因为要预估三类关键点的结果，所以loss为
$J = J^{(s)}+ J^{(i)} + J^{(e)}$
拿关键点为开始点说明 $J^{(s)}$ ，开始点的loss计算用公式如下
$J^{(s)} = \sum_{i=1...T}[Y^{(s)}(i)\cdot log(P^{(s)}(i)) + (1-Y^{(s)}(i))\cdot log((1-P^{(s)}(i)))]$

2.2 置信度小网络的loss

$min\sum_{i}l(\Phi(c^{(s)}_i, c^{(e)}_i), sup_{\gamma_k \in \Gamma} IoU(\overline{c^{(s)}_i c^{(e)}_i)}, \gamma_k )$
上式中 $\sum$ 是将所有潜在的proposal相加，l表示l1 loss,IoU表示两个一维seg之间的IoU

TSA-Net论文详解

一、网络结构

1.1 关键点的预测

1.2 proposal的产生与选择

二、 loss计算

2.1 TSA-Net使用的loss

2.2 置信度小网络的loss

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