CVPR 2019 | 旷视研究院提出TACNet，刷新时空动作检测技术新高度
全球計算機視覺三大頂級會議之一 CVPR 2019 將于當地時間 6 月 16-20 日在美國洛杉磯舉辦。屆時，曠視研究院將帶領團隊遠赴盛會，助力計算機視覺技術的交流與落地。在此之前，曠視每周會介紹一篇被 CVPR 2019 接收的論文，本文是第 11 篇，曠視研究院（R4D組）出一個過渡感知的上下文網絡——TACNet，可以顯著提升時空動作檢測的性能。
論文名稱：TACNet: Transition-Aware Context Network for Spatio-Temporal Action Detection
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1905.13417
導語
簡介
模型
框架
時序上下文檢測器
過渡感知分類器
實驗
與當前最佳的對比
結論
參考文獻
往期解讀
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導語
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在時空動作檢測（spatio-temporal action detection）領域，當前最佳方法效果優秀，但是在一些方面，比如時序事件檢測，依然無法令人滿意。原因在于，一些模糊不清的、和真實動作很相似的動作被當作目標動作來處理，即使訓練良好的網絡也概莫能外。
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曠視研究員把這些模糊不清的樣本稱之為“過渡性狀態”，并提出一個過渡感知的上下文網絡——TACNet，來辨識這些過渡狀態。TACNet 包含兩個關鍵組件：時序上下文檢測器和過渡感知分類器。前者通過構建一個循環檢測器，可以從連續的時間復雜度中提取長期的上下文信息；后者則通過同時分類動作和過渡性狀態以進一步區分過渡性狀態。
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因此，TACNet 可以顯著提升時空動作檢測的性能。大量實驗也在 UCF101-24 和 J-HMDB 數據集上證明 TACNet 有效，它不僅在剪輯的 J-HMDB 數據集上取得有競爭力的結果，還在未剪輯的 UCF101-24 數據集上 frame-mAP 和 video-mAP 兩個指標方面大幅超越當前最佳方法。
簡介
動作檢測任務旨在同時分類視頻中當前的動作并對其進行時空定位，近期由于其廣泛的應用場景，受到了越來越多研究者的重視，并成長為異常檢測、人機交互、城市管理等領域的關鍵技術。
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當前，絕大多數動作檢測方法把時空檢測分為兩個階段，即空間檢測和時序檢測。這些方法首先借助深度檢測器從幀中做空間動作檢測；接著，通過連接幀層面的檢測以及運用一些目標函數，執行時序檢測以創造時空行為塊。
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這些方法把視頻幀看作是一個個獨立圖像，從而無法利用視頻的時間連續性，因此其檢測結果實際上無法令人滿意。
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為此，一種稱之為 ACT 的方法則通過堆棧策略撿起短期的時間連續性，顯著提升時空動作檢測的性能。但是，ACT 依然無法提取對于動作檢測而言異常關鍵的長期的時序上下文信息。進而，由于動作檢測的兩個階段相互分離，ACT 無法徹底糾正由含糊的樣本所造成的時間誤差，如圖 1 紅框所示。
▲?圖1：過渡性狀態圖示
本文把含糊的樣本定義為“過渡性狀態”，它與動作持續時間很接近，但并不屬于動作的范疇。根據 ACT 檢測器的誤差分析，35%-40% 的誤差是時間誤差，它主要由過渡性狀態造成。因此，如果要進一步提升時空動作檢測的性能，提取長期的語境信息并區分過渡性狀態就變得十分關鍵。
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上述發現開啟了本文工作。具體而言，曠視研究員提出一個過渡感知上下文網絡——TACNet，它包含兩個核心組件，即時序語境檢測器和過渡感知分類器，前者的設計是基于標準的 SSD 框架，但是通過嵌入若干個多尺度的雙向 Conv-LSTM 單元可以編碼長期的語境信息（據知，把 Conv-LSTM 和 SSD 相結合，以打造一個用于動作檢測的訓練檢測器，這是第一次）；后者則通過同時分類動作和動作狀態，以區分過渡性狀態。
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更為重要的是，曠視研究院進一步提出一個共模和差模網絡加速 TACNet 的收斂，從而使 TACNet 不僅可以提取長期的時序上下文信息，還能區分過渡性狀態。在UCF101-24 和 J-HMDB 兩個數據集上，TACNet在幀和視頻兩項指標上均取得了引人注目的提升。
TACNet 框架
▲?圖2：TACNet整體架構
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如圖 2 所示，TACNet 包含兩個模塊，雙流的時序上下文檢測和過渡感知的分類和回歸。在時序語境檢測器方面，曠視研究員使用雙流 SSD 做動作檢測，正如 ACT 檢測器那樣。盡管如此，為提取長期的時序語境信息，曠視研究員還嵌入若干個雙向 Conv-LSTM 單元到不同的特征圖（不同尺寸）。
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在過渡感知分類器方面，為區分過渡性狀態，曠視研究員設計兩個分類器以同時分類動作和動作狀態，并進一步提出一個共模和差模的網絡方案，加速 TACNet 整體的收斂。
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通過與回歸相結合，過渡感知分類器可從空間上檢測動作，同時從時間上預測時序邊界。需要注意的是，本文基于的則是標準的 SSD，但實際可在不同的檢測器基礎上進行設計。
時序上下文檢測器
長期的時序上下文信息對時空動作檢測來說至關重要。然而，標準 SSD 是從不同大小的多個特征圖中執行動作檢測的，它并不考慮時序語境信息。為提取時序語境，曠視研究員在 SSD 中嵌入 Bi-ConvLSTM 單元，以設計一個檢測動作的循環檢測器。
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作為 LSTM 的一種，ConvLSTM 可以編碼長期的信息，并更適宜處理視頻這樣的數據，因為 ConvLSTM 單元可以用卷積操作替代 LSTM 單元中全連接的相乘操作，從而能隨著時間保持幀的空間結構。因此，在本文框架中使用 ConvLSTM 單元提取長期時序信息是可行的。
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具體而言，曠視研究員在 SSD 每兩個相鄰層之間嵌入一個 Bi-ConvLSTM 單元，形成一個時序語境檢測器，如圖 2 所示。本文考慮了前向與反向兩個輸入序列，并為此采用一對時序對稱 ConvLSTM；接著，曠視研究員借助這一 Bi-ConvLSTM 從每一個視頻幀獲取兩類特征，這些特征被 1 × 1 卷積層連接和轉換，以消除多余的通道。
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通過這種方法，時序上下文檢測器可以利用 SSD 的優勢，并提取長期時序語境信息。
過渡感知分類器
過渡性狀態中的實例與目標動作具有相似性，因此檢測較容易發生混淆。大多數現有方法將其作為背景，并依賴后處理算法剪裁它們。然而，由于這些狀態與背景非常不同（比如場景和其他目標），將其看作背景會加大類內差異，降低檢測性能。在本文中，曠視研究院提出一個過渡感知的分類器，以同時進行動作分類和過渡狀態分類，具體細節如圖 3 所示：
▲?圖3：過渡感知分類器圖示
實驗
與當前最佳的對比?
在 frame-mAP 和 video-mAP 兩個指標上，本文把 TACNet 與當前最優方法在數據集 J-HMDB 和 UCF101-24 上做了對比，結果如表 3 所示。由表可知，在時序未經修剪的 UCF101-24 數據集上，TACNet 在兩個指標上均超越了先前同類方法。
▲?表3：在J-HMDB和UCF101上，TACNet與當前最佳方法的結果對比
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結論
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本文旨在推進動作檢測的性能。具體而言，曠視研究員發現，提取長期的時序上下文分析并區分過渡性狀態十分關鍵。由此，曠視研究院提出 TACNet，它包含一個時序上下文檢測器和一個過渡感知分類器。?
由大量的實驗結果可知，TACNet 異常奏效，并在有挑戰性的、未剪輯的數據集上刷新了當前最佳結果，這主要得益于 TACNet 使用的時序檢測和過渡感知方法。?
未來，曠視研究院將從行為者與其周遭的人物（或物體）的關系著手，持續探索，進一步提升時序檢測的能力。
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參考文獻?
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往期解讀：
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總結
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