行为识别 - A Comprehensive Study of Deep Video Action Recognition

0. 前言

• 相关资料：
  • arxiv
  • github（GluonCV也不得不开始支持PyTorch啦，对我来说是好事）
  • 论文解读
• 论文基本信息
  • 领域：行为识别
  • 作者单位：亚马逊
  • 发表时间：2020.12
• 一句话总结：从数据集、模型的角度介绍行为识别的发展历程，提供了代码库，探讨了当前的挑战，展望了未来发展趋势。

1. 数据集概述

1.1. 看图说话

• 过去10年行为识别数据集概述

  • 横坐标是年份
  • 纵坐标是label的数量（log级别）
  • 源泉的大小是样本数量。

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1.2. 数据集概述

• 数据集构建流程

  • 确定行为类别（从之前的数据库中获取，并根据自己的需求添加）
  • 从各个渠道获取视频，例如youtube，一般是在视频的标题中有行为类别名称。
  • 手动标注行为的起止时间。
  • 最后进行数据清洗（去除重复标注、错误标注等）

• 挑战

  • 挑战一：确定行为类别非常麻烦、非常重要。
    • 原因在于：人类行为是非常复杂的概念，而且没有良好的层级结构。
    • 我自己的理解：行为类别与图片类别的主要区别在于，行为类别属于动词或动名词。
      • 动词本身就非常复杂，有些动词存在一词多义的现象。比如“做”，这个字的意思就非常多，做手术、做手表等等。英文中的take/play啥的，也是很麻烦，很难明确定义。
      • 动名词就更复杂了，比如“拿起物品”这个动作，到底拿起手机和拿起水杯算不算一类行为呢？一些场景下属于，一些场景下不属于。
      • 而图片分类的目标是“名词”，这一般就比较好分类，也有较好的层级结构。
  • 挑战二：视频标注相当麻烦
    • 需要看整段视频（不像图片，速度快得多）
    • 标签很多时候非常模糊，比如对于动作起始/终止位置的确定，也许每个人都有不同的意见。
  • 挑战三：数据集本身获取非常困难。
    • 数据集都只给链接，需要自己下载，可能每个人能拿到的数据集都不太一样，所以模型比较起来也不是特别的公平。
    • 啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊，真的是感同身受。我现在属于苦尽甘来了，刚开始的时候真的痛苦。

• 数据集分类

  • Scene-focused datasets：视频长度很短，且可以通过静态情境来判断行为本身，比如Kinetics-400/UCF101/HMDB51等
  • motion-focused datasets：背景信息很少，对行为本身的帮助也不大，包括从左到右和从右到左等类别，需要很强的运动信息。
  • 多标签数据集：有更多标签，比如提供了bbox以及object标签。

1.3. 具体数据集概述

• 这里不介绍了，自己其实有单独的笔记记录这些数据集的情况
  • HMDB51、UCF101、Sports1M、ActivityNet、YouTube8M、Charades、Kinetics、Something-Something、AVA、Moments In Time、HACS、HVU、AViD

2. 模型发展

2.1. 看图说话

2.2. 模型概述与挑战

• 挑战（对于视频数据建模的挑战）
  • 挑战一：人类行为存在非常大的 intra- and inter-class variations
    • 同一类行为之间的差距非常大，不同行为之前的差距也非常大
    • 同一动作可以从不同角度、不同速度来进行。
    • 有一些行为有非常类似的动作趋势，非常难以区分。
  • 挑战二：对于行为的建模必须同时对短期动作信息与长期时间信息进行建模
    • both short-term action-specific motion information and long-range temporal information
  • 挑战三：模型训练与推理需要的计算量都非常大。

2.3. 模型的发展

• 手工特征（hand-crafted features）：这个我不太关心，就没细看

• 双流法（two-stream networks）

  • 光流（optical flow）是一种用于描述物体、场景运动方式的表示方式（motion representation）
    • 能够很好的描述运动特征(motion pattern)。
    • 相比于RGB图像，能够提供更加直接的信息（orthogonal infomation）。猜测意思是，不太考虑context信息，更多考虑动作本身。
  • 双流法有一个所谓的“双流假设”（two-streams hypothesis）：大脑中的视觉皮层（visual cortex）包含两个通道，dorsal stream（实现目标检测）和dorsal stream（实现行为检测）
  • RNN相关算法：基本就是cnn backbone加上LSTM及其变种。
  • Segment-based 相关算法：比如TSN/TSM，以及基于这些的时序行为检测方法TRN。
  • 多模态数据：比如加上声音、深度学习、骨架信息等。

• 3D模型

  • 直接扩展2D模型为3D模型，比如C3D
  • 叠加2D与3D模型，比如R2+1D
  • Long-range temporal modeling（不知道咋翻译，长期时间建模？）：普通行为识别都是对短期数据进行建模，长期数据建模有一些方法，比如T3D/LTC，作者把non-local也放在这一部分，没看懂。
  • 3D模型的变种，比如X3D/A3D

• 探索更高效的视频建模方式

  • 问题：
    • 对于Kientics-400，如果构建光流需要4.5T的空间保存……
    • 3D模型部署比较困难（没有2D支持的好）
    • 3D模型需要更多IO性能。
  • 探索“模拟光流”的方法
    • 双流发需要预先计算光流，这是一个很大的限制。
    • 有一些方法，比如MotionNet、PAN等都是模拟光流的方法。
  • 探索不需要3D卷积的时间建模方法，一般都是一些新结构，比如TSM/TIN/STM/TEA/TEINet等

• 其他研究

  • 基于轨迹的方法
  • 基于rank pooling的方法（使用类似于LTR的方法来进行建模），但看论文好像都是早期的（2017之前）。
  • Compressed video action recognition：视频编码中，I帧是关键帧，P/B帧都不是关键帧，可能可以从这里入手，有一些使用了知识蒸馏的方法。各种Sampler方法可能可以归于这一类，比如SCSampler
  • 视频帧提取方法：frame/clip sampling相关，即一般方法认为所有输入帧都有相同的权重，但其实不应该是这样。Sampler相关的也可以归于这一类。
  • Visual tempo：描述动作有多快，比如CIDC/TPN

3. 性能指标与结果展示

• 一般对比准确率、fps。
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4. 其他研究方向

• 数据增强：有论文说color jitter和随机翻转有一些效果，其他的没有验证过。
• domain adaptation（迁移学习的一种）
• 神经网络搜索（NAS）：肉食者谋之，又何间焉
• 高效模型部署（部署到现实场景中比较困难，应该指的是监控场景）：
  • 主要存在的问题：
    • 大多数模型都是在offline的状态下设计训练的，即每次拿到的都是一段视频，而不是在线视频流。
    • 大多数模型不能实时运行。
    • 3D以及其他非标准op很难部署。
  • 很多2D相关技术可以应用到行为识别中，比如模型压缩、量化、剪枝等等。
  • 可能需要更好的数据集以及更合适的性能指标来。
  • 可能可以使用压缩视频来进行，毕竟大多数视频已经被压缩过了。
• 新数据集：
  • 现有的大多数数据集都是偏向于空间信息，即通过一张图片就能判断行为类别，而不需要动态信息。
  • youtube不允许单个id下载大量数据……哭了
• 视频对抗攻击
• Zero-shot learning
• 弱监督学习
• 细粒度分类
• 第一视角行为识别
• 多模态
• 自监督学习