论文浏览(35) You Only Watch Once

0. 前言

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  • 论文解读
• 论文基本信息
  • 领域：时空行为检测
  • 作者单位：慕尼黑工业大学
  • 发表时间：2019.11

1. 要解决什么问题

• 主流的时空行为检测方法使用的是类似 Faster R-CNN 的结构，这种方法的主要流程是：
  • 第一步，生成一系列proposals。
  • 第二步，对生成的proposals执行分类操作，并进行 localization refinements。
• 上述结构存在以下问题：
  • 生成 action tubes（每一帧都有bbox） 非常耗时，且分类结果非常依赖proposals的质量。
  • proposals只关心单个人的特征，而没有考虑多个人之间的相互关系，以及单个人周边信息。
  • 使用 two-stage 的方法，分别训练 rpn 与后续的分类网络，并不能确保得到全局最优，可能只能得到局部最优。且训练消耗资源非常多。

2. 用了什么方法

• YOWO的初始灵感来源于人的视觉感知系统
  • 人进行行为识别时，只会看到当前帧的信息。
  • 为了区分具体行为，会总我们的记忆中获取历史帧的信息。
  • 之后，融合当前帧与历史帧信息后，得出最终结论。
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• YOWO 总体结构
  • YOWO是single-stage的方法，类似于Yolo在目标检测中的概念。
  • 特征提取分为两个分支：
    • 3D CNN分支：处理一个clip的数据，使用3D CNN网络提取特征。
      • 注意，输出是 C, H, W，temporal 纬度会在特征提取网络中变为1。
    • 2D CNN分支：处理一个关键帧的数据，使用2D CNN提取特征。
  • Channel fusion and attetion mechanism
    • 作用：融合上面两个分支的信息。
  • 融合好的特征上进行分类与bbox回归操作。
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• Channel fusion and attention mechanism 详解
  • 结构如下图。
  • 输入特征是之前2DCNN/3DCNN concat后的结果。
  • 中间有一个注意力机制。
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• Linking Strategy
  • 注意，需要这一步操作是获取 action tube 时的功能。
  • 所谓action tube，指的是每一帧都有bbox，前后帧bbox需要关联。
  • AVA数据集并不支持action tube。
• Long-term feature bank
  • 保留一些历史数据，从而提高模型精度。
  • 因为YOWO期望提高模型运行效率，所以clip中帧数量较少，期望增减LFB来提高精度。
  • LFB的输入是3D CNN的输出。
  • 我没看懂这句话，需要到代码中研究下：At inference time, 3D features centering the key-frame are averaged and the resulting feature map is used as input to the CFAM block
• 一些实现细节：
  • 3DCNN在Kinetics上预训练
  • 2DCNN在Pascal VOC上预训练

3. 效果如何

• 性能指标包括两个
  • frame-mAP：使用Pascal VOC 2012的指标，猜测就是目标检测的mAP。
  • video-mAP：计算 action tube 中每一帧的IOU，当平均IOU大于阈值且行为标签正确时认为是TP。
• 在Frame-mAP中，2D+3D+CFAM的效果比单独2D与3D效果好
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• 在video-mAP中，2D/3D/CFAM的效果
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• 对比不同backbone的结果
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• 与SOTA比较
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4. 还存在什么问题&有什么可以借鉴

• LFB的实现细节需要看源码。

• 关于性能指标，特别是video-mAP，其实还没有完全明白，最好也看下代码。

• 没搞清楚，linking strategy 在online中的作用是啥？

  • 感觉在online展示结果的时候，并不需要linking。
  • 只有在计算video-mAP的时候才需要linking。

最后

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