行为识别

行为识别

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

0. 前言

• 相关资料：
  • arxiv
  • github：可能等不到开源啦
  • 论文解读
• 论文基本信息
  • 领域：行为识别
  • 作者单位：西安交大&腾讯
  • 发表时间：2020.3
• 一句话总结：提出同时提取时空特征的结构，根据channel分组、分别进行时间卷积(3x1x1)和空间卷积(1x3x3)、合并结果。

1. 要解决什么问题

• 行为识别模型要解决的就是对空间信息建模（temporal modeling）的问题……
• 还是那些老问题：
  • 双流法耗时、占用硬盘。
  • 3D卷积计算量太大，2D卷积不能很好的对temporal建模。
• 现在主要都是在模型准确率与模型大小之间做权衡。

2. 用了什么方法

• 提出了Spatio-Temporal Hybrid（STH）block，用于提到普通的卷积操作。
  • STH Conv可以同时提取时间与空间信息。
• 2D/3D/(2+1)D/STH 的结构比较
  • 这图比较抽象，感觉作者是抽象派画家。
  • 毕竟是抽象画，所以可能理解不对，我猜这图的意思是介绍2D-Conv Block/3D-Conv Block/(2+1)D-Conv Block/STH Block 的基本结构。
    • 2D-Conv Block：先1*1*1卷积，再1*3*3卷积，最后1*1*1卷积。
    • 3D-Conv Block：先1*1*1卷积,再3*3*3卷积，最后1*1*1卷积。
    • (2+1)D-Conv Block：先1*1*1卷积,再1*3*3卷积，接着3*1*1卷积，最后1*1*1卷积。
    • STH Block：先1*1*1卷积，再同时进行1*3*3/3*1*1卷积，最后1*1*1卷积。
  • 所谓的 Temporal Convolution、Spatial Convolution 在本图中有说明。
    • 输入特征图尺寸一般为 N, T, C, H, W
    • 所谓Temporal Convolution就是在T通道上进行特征融合（T通道卷积核尺寸为3，H, W通道卷积核尺寸为1）
    • 所谓Spatial Convolution就是对H, W通道进行特征融合（H, W通道卷积核尺寸为3，T通道卷积核尺寸为1）
• STH结构介绍
  • 图中 H, W 合并为一个维度。
  • Spatio-Temporal Hybrid Convolution，翻译成中文应该是 时空混合卷积。
  • 也就是说，在一个STH block中，会将一个普通的卷积转换为若干个Temporal/Spatial Convolution，如下图中，一次普通卷积按照C通道分为4部分，分别进行Temporal/Spatial卷积操作。
• STH的实现细节
  • 上图中给出的STH结构，就是下图的(a)结构。
• 如何融合时间、空间特征：
  • 普通直接按位加，也可以搞个注意力网络啥的。
• STH的计算效率
  • 从FLOPs上看，STH比普通的Spatial Convolution要少一些。
• STH网络

3. 效果如何

• 从模型准确率看，STH与其他SOTA模型差距不大。
  
  
  
• 这里比较了几个模型在1080ti上的执行效率，感觉对比TSM也没有太大优势。
  

4. 还存在什么问题

• 论文本身的idea挺有意思，但感觉效果好像并没有什么特别之处。