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| 本文作者： 我在思考中 | 2022-05-17 09:56 |
編譯 | 龔倩
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2203.14957.pdf
在過(guò)去幾年中，基于深度學(xué)習(xí)的視頻理解在視頻分類任務(wù)上取得了巨大成功。I3D和SlowFast等網(wǎng)絡(luò)通常將短視頻片段（32幀或64幀）作為輸入，提取全局表征來(lái)預(yù)測(cè)動(dòng)作類別。不過(guò)，許多實(shí)際應(yīng)用，例如手語(yǔ)翻譯、機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)、動(dòng)作對(duì)齊和相位分類都要求算法能夠?qū)哂袛?shù)百幀的長(zhǎng)視頻進(jìn)行建模，并提取逐幀表征，而不是全局特征。
(a) 在FineGym 數(shù)據(jù)集上的細(xì)粒度幀檢索
(b) 在Pouring 數(shù)據(jù)集上的相位邊界檢測(cè)
（c）在PennAction 數(shù)據(jù)集上的時(shí)間視頻對(duì)齊
以前的方法嘗試通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)逐幀表征，其中子動(dòng)作或相位邊界被注釋。然而，在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上手動(dòng)標(biāo)記每個(gè)幀和精確的動(dòng)作邊界非常耗時(shí)，甚至不切實(shí)際，從而妨礙了基于全監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練的模型在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的推廣。為了減少對(duì)標(biāo)記數(shù)據(jù)的依賴性，TCC、LAV和GTA等方法通過(guò)使用循環(huán)一致性損失或軟動(dòng)態(tài)時(shí)間扭曲來(lái)進(jìn)行弱監(jiān)督學(xué)習(xí)。所有這些方法都依賴于視頻水平的注釋，并且是用表現(xiàn)相同動(dòng)作的成對(duì)視頻進(jìn)行訓(xùn)練的。該前提使得在沒(méi)有可用標(biāo)簽的更一般的視頻數(shù)據(jù)集中無(wú)法應(yīng)用這些方法。
本研究的目的是以自監(jiān)督方式學(xué)習(xí)長(zhǎng)視頻中具有時(shí)空上下文信息的逐幀表征。受對(duì)比表征學(xué)習(xí)最新進(jìn)展的啟發(fā)，我們提出了一個(gè)新框架——對(duì)比動(dòng)作表征學(xué)習(xí)（CARL）。我們假設(shè)在訓(xùn)練期間沒(méi)有可用的標(biāo)簽，并且訓(xùn)練和測(cè)試集中的視頻都很長(zhǎng)（數(shù)百幀）。此外，我們不依賴具有相同動(dòng)作的成對(duì)視頻進(jìn)行訓(xùn)練，從而能夠以更低的成本擴(kuò)大訓(xùn)練集規(guī)模。
為數(shù)百幀的長(zhǎng)視頻建模是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。直接使用為短視頻片段分類而設(shè)計(jì)的現(xiàn)成骨架也不太現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兊娜蝿?wù)是提取長(zhǎng)視頻的逐幀表征。在本研究中，我們提出了一種簡(jiǎn)單而高效的視頻編碼器，它由一個(gè)對(duì)每幀的空間信息進(jìn)行編碼的2D網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)對(duì)時(shí)間交互進(jìn)行建模的Transformer編碼器組成。然后使用逐幀特征進(jìn)行表征學(xué)習(xí)。
最近，SimCLR使用實(shí)例鑒別作為網(wǎng)絡(luò)前置任務(wù)，并引入了一個(gè)名為NT-Xent的對(duì)比損失，該對(duì)比損失最大化相同數(shù)據(jù)的兩個(gè)增強(qiáng)視圖之間的一致性。在他們的實(shí)現(xiàn)中，除正面參照樣本外的所有實(shí)例都被判定為負(fù)樣本。與圖像數(shù)據(jù)不同的是，視頻提供了更豐富的實(shí)例（每一幀都被視為一個(gè)實(shí)例），相鄰幀具有很高的語(yǔ)義相似性。直接將這些幀視為負(fù)樣本可能會(huì)損害學(xué)習(xí)過(guò)程。為了避免這個(gè)問(wèn)題，我們提出了一種新的序列對(duì)比損失框架（SCL），它通過(guò)最小化兩個(gè)增強(qiáng)視頻視圖的序列相似性與先驗(yàn)高斯分布之間的KL散度來(lái)優(yōu)化嵌入空間。
綜上，本文的主要貢獻(xiàn)總結(jié)如下：
我們提出了一個(gè)名為對(duì)比動(dòng)作表征學(xué)習(xí)（CARL）的新架構(gòu)，以自監(jiān)督方式學(xué)習(xí)長(zhǎng)視頻中具有時(shí)空上下文信息的逐幀動(dòng)作表征。我們的方法不依賴于任何數(shù)據(jù)注釋，也不對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行假設(shè)。
我們引入了一種基于Transformer的網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)長(zhǎng)視頻進(jìn)行高效編碼，和一種新的序列對(duì)比損耗（SCL）用于表征學(xué)習(xí)。同時(shí)，我們?cè)O(shè)計(jì)了一系列時(shí)空數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性。
我們的框架在不同數(shù)據(jù)集的多個(gè)任務(wù)上大大優(yōu)于目前為止最先進(jìn)的方法。例如，在FineGym數(shù)據(jù)集上的線性評(píng)估協(xié)議下，我們的框架實(shí)現(xiàn)了41.75%的準(zhǔn)確率，比現(xiàn)有的最佳方法GTA高出+13.94%。在Penn Action和Kendall's Tau數(shù)據(jù)集上，我們的方法分別實(shí)現(xiàn)了91.67%和99.1%的細(xì)粒度分類，以及前五個(gè)細(xì)粒度幀檢索精度的90.58%，這些結(jié)果都優(yōu)于現(xiàn)有的最佳方法。
2.1. 概述
圖2中我們對(duì)CARL架構(gòu)進(jìn)行了概述。首先通過(guò)一系列時(shí)空數(shù)據(jù)增強(qiáng)為輸入視頻構(gòu)建兩個(gè)增強(qiáng)視圖。此步驟稱為數(shù)據(jù)預(yù)處理。然后，我們將兩個(gè)增強(qiáng)視圖輸入到幀級(jí)視頻編碼器（FVE）中，以提取密集表征。遵循SimCLR，F(xiàn)VE附加了一個(gè)小型投影網(wǎng)絡(luò)，它是一個(gè)兩層的MLP，用于獲得潛在嵌入。由于時(shí)間上相鄰的幀高度相關(guān)，我們假設(shè)兩個(gè)視圖之間的相似性分布遵循先驗(yàn)高斯分布。基于此，我們提出了一種新的序列對(duì)比損失（SCL）來(lái)優(yōu)化嵌入空間中的逐幀表征。
圖2 架構(gòu)概述（CARL）。通過(guò)一系列時(shí)空數(shù)據(jù)增強(qiáng)，從訓(xùn)練視頻構(gòu)建兩個(gè)增強(qiáng)視圖。幀級(jí)視頻編碼器（FVE）和投影頭通過(guò)最小化兩個(gè)視圖之間的序列對(duì)比損失（SCL）進(jìn)行優(yōu)化。
2.2. 視圖構(gòu)建
首先介紹本方法的視圖構(gòu)建步驟，如圖2中的"數(shù)據(jù)預(yù)處理"部分所示。在自監(jiān)督學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)對(duì)于避免平凡解至關(guān)重要。以前針對(duì)圖像數(shù)據(jù)的方法只需要空間增強(qiáng)，與此不同，我們引入了一系列時(shí)空數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以進(jìn)一步增加視頻的多樣性。
具體而言，對(duì)于一個(gè)具有S幀的訓(xùn)練視頻V，我們的目標(biāo)是通過(guò)一系列時(shí)空數(shù)據(jù)增強(qiáng)，獨(dú)立地構(gòu)造兩個(gè)T幀的增強(qiáng)視頻。對(duì)于時(shí)間數(shù)據(jù)增強(qiáng)，我們首先對(duì)V執(zhí)行隨機(jī)時(shí)間裁剪，以生成兩個(gè)長(zhǎng)度為[T，αT]幀的隨機(jī)裁剪片段，其中α是控制最大裁剪長(zhǎng)度的超參數(shù)。在此過(guò)程中，我們保證兩個(gè)剪輯片段之間至少存在β%的重疊幀。然后對(duì)每個(gè)視頻序列隨機(jī)采樣T幀，獲得視頻序列V1和V2，默認(rèn)設(shè)置T=240。對(duì)于小于T幀的視頻，在裁減之前會(huì)對(duì)空幀進(jìn)行填充。最后，分別在V1和V2上應(yīng)用幾種時(shí)間一致的空間數(shù)據(jù)增強(qiáng)，包括隨機(jī)調(diào)整大小和裁剪、水平翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)顏色失真和隨機(jī)高斯模糊。
圖3 幀級(jí)視頻編碼器（FVE）的結(jié)構(gòu)。輸入T幀長(zhǎng)視頻，輸出逐幀表征。ResNet-50在ImageNet上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。我們凍結(jié)了ResNet-50的前四個(gè)殘差塊，只微調(diào)最后一個(gè)塊。
2.3. 幀級(jí)視頻編碼器
直接應(yīng)用視頻分類架構(gòu)對(duì)數(shù)百幀的長(zhǎng)視頻序列進(jìn)行建模，因其計(jì)算量巨大而無(wú)法實(shí)現(xiàn)。TCC提出了一種視頻編碼器，它將2D ResNet和3D卷積相結(jié)合，以生成逐幀特征。然而疊加太多3D卷積層會(huì)導(dǎo)致計(jì)算成本過(guò)高。這導(dǎo)致這種類型的設(shè)計(jì)可能只有有限的感受野來(lái)捕捉時(shí)間上下文。最近，Transformers在計(jì)算機(jī)視覺方面取得了巨大的進(jìn)步。Transformers利用注意機(jī)制解決序列到序列任務(wù)，同時(shí)輕松處理遠(yuǎn)距離依賴關(guān)系。在本網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)中，我們采用了Transformer編碼器來(lái)建模時(shí)間上下文。
圖3展示了我們的幀級(jí)視頻編碼器（FVE）。為了在表征性能和推理速度之間達(dá)到平衡，我們首先使用一個(gè)2D網(wǎng)絡(luò)（例如ResNet-50）沿時(shí)間維度提取長(zhǎng)度為T×224×224×3的RGB視頻序列的空間特征。然后用一個(gè)轉(zhuǎn)換塊（該轉(zhuǎn)換塊由兩個(gè)具有批量歸一化ReLU的全連接層組成），將空間特征投影到大小為T×256的中間嵌入。遵循常規(guī)做法，我們?cè)谥虚g嵌入的頂部添加了正弦-余弦位置編碼，以編碼順序信息。接下來(lái)，將編碼后的嵌入輸入到3層Transformer編碼器中，以對(duì)時(shí)間上下文進(jìn)行建模。最后，采用一個(gè)線性層來(lái)獲取最終的逐幀表征H。
圖4 序列對(duì)比損失圖解。以V1中的一個(gè)視頻幀損失計(jì)算過(guò)程為例。我們首先計(jì)算時(shí)間戳距離的先驗(yàn)高斯分布。然后計(jì)算該幀的嵌入與V2中所有視頻幀的嵌入之間的嵌入相似性分布，最后將嵌入空間中兩個(gè)分布的KL散度最小化。
2D 的ResNet-50網(wǎng)絡(luò)在ImageNet上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。考慮到計(jì)算預(yù)算有限，我們凍結(jié)了前四個(gè)殘差塊，因?yàn)樗鼈円呀?jīng)通過(guò)預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)了良好的低級(jí)視覺表征。這種簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)確保本網(wǎng)絡(luò)可以在超過(guò)500幀的視頻上進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。VTN采用了一種類似的基于Transformer的混合網(wǎng)絡(luò)來(lái)執(zhí)行視頻分類任務(wù)。他們使用[CLS]令牌來(lái)生成全局特征，而我們的網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)考慮時(shí)空上下文來(lái)提取幀表征。此外，我們的網(wǎng)絡(luò)嘗試了對(duì)更長(zhǎng)的視頻序列進(jìn)行建模。
2.4. 序列對(duì)比損失
SimCLR通過(guò)最大化同一實(shí)例的增強(qiáng)視圖之間的一致性，引入了一個(gè)叫做NTXent的對(duì)比損失。
與圖像的自監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，視頻提供了豐富的序列信息，這是一個(gè)重要的監(jiān)督信號(hào)。對(duì)于典型的實(shí)例判別，除了正面參考樣本之外的所有實(shí)例都被判定為負(fù)樣本。然而，參考幀附近的幀高度相關(guān)。直接將這些幀視為負(fù)樣本可能會(huì)損害學(xué)習(xí)過(guò)程，因此我們應(yīng)該盡量避免這個(gè)問(wèn)題。為了優(yōu)化逐幀表征，我們提出了一種新的序列對(duì)比損失（SCL），它通過(guò)最小化兩個(gè)增強(qiáng)視圖的嵌入相似性和先驗(yàn)高斯分布之間的KL散度來(lái)實(shí)現(xiàn)，如圖4所示。
具體來(lái)說(shuō)，與SimCLR類似，我們使用一個(gè)由兩層MLP組成的小型投影網(wǎng)絡(luò)g，由FVE編碼的幀表征H由該投影網(wǎng)絡(luò)投影到潛在嵌入Z。考慮到兩個(gè)視頻序列V1和V2對(duì)應(yīng)的嵌入向量Z1和Z2中每個(gè)潛在嵌入，在時(shí)間上相鄰的幀比相距更遠(yuǎn)的幀相關(guān)性更高，我們假設(shè)每個(gè)視頻幀的潛在嵌入和另一個(gè)視頻序列的潛在向量之間的嵌入相似性遵循時(shí)間戳距離的先驗(yàn)高斯分布。基于這個(gè)假設(shè)，我們使用KL散度優(yōu)化嵌入空間。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于V1，我們首先計(jì)算 V1中每個(gè)幀的損失，然后計(jì)算V1所有幀損失的平均值即為V1的總損失，V2同理，序列對(duì)比損失為兩個(gè)視頻序列V1和V2總損失的和。值得注意的是，本方法中的損失并不依賴于V1和V2之間的幀到幀的對(duì)應(yīng)關(guān)系，這增加了時(shí)空數(shù)據(jù)增強(qiáng)的多樣性。
我們使用三個(gè)視頻數(shù)據(jù)集，即PennAction、FineGym和Pouring來(lái)評(píng)估本方法的性能。我們?cè)谌齻€(gè)數(shù)據(jù)集上將本方法與迄今為止最先進(jìn)的技術(shù)進(jìn)行了比較。
PennAction數(shù)據(jù)集上的結(jié)果
如表2所示，我們報(bào)告的結(jié)果低于平均精度@K指標(biāo)（Average Precision@K metric），該指標(biāo)衡量細(xì)粒度幀檢索的性能。出乎意料的是，盡管我們的模型沒(méi)有經(jīng)過(guò)成對(duì)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，但它仍然可以從其他視頻中成功地找到具有相似語(yǔ)義的幀。對(duì)于所有的AP@K，我們的方法優(yōu)于以前的方法至少11%。
表2 在PennAction數(shù)據(jù)集上的細(xì)粒度幀檢索結(jié)果。
FineGym數(shù)據(jù)集上的結(jié)果
表3總結(jié)了FineGym99和FineGym288上細(xì)粒度動(dòng)作分類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示我們的方法優(yōu)于其他自監(jiān)督和弱監(jiān)督方法。我們的方法在FineGym99和FineGym288上的性能比之前最先進(jìn)的方法GTA分別高出+13.94%和+11.07%。如TCC、TW和GTA等弱監(jiān)督方法假設(shè)訓(xùn)練集中的兩個(gè)視頻之間存在最佳對(duì)齊。然而，對(duì)于FineGym數(shù)據(jù)集，即使在描述同一動(dòng)作的兩個(gè)視頻中，子動(dòng)作的設(shè)置和順序也可能不同。因此，這些方法找到的對(duì)齊可能不正確，因而會(huì)阻礙學(xué)習(xí)。我們的方法在兩個(gè)指標(biāo)上有很大的提高，從而驗(yàn)證了我們框架的有效性。
表3 以細(xì)粒度動(dòng)作分類為評(píng)估指標(biāo)， 在FineGym上我們的方法與最先進(jìn)的方法進(jìn)行比較。
Pouring數(shù)據(jù)集上的結(jié)果
如表4所示，我們的方法在一個(gè)相對(duì)較小的數(shù)據(jù)集Pouring上性能也是最好的。這些結(jié)果進(jìn)一步證明了我們的方法具有很強(qiáng)的泛化能力。
表4 在Pouring數(shù)據(jù)集上與最先進(jìn)方法的比較
在本文中，我們提出了一個(gè)對(duì)比動(dòng)作表征學(xué)習(xí)（CARL）的新框架，以自監(jiān)督的方式學(xué)習(xí)逐幀動(dòng)作表征，尤其是長(zhǎng)視頻。為了對(duì)數(shù)百幀的長(zhǎng)視頻進(jìn)行建模，我們引入了一個(gè)簡(jiǎn)單而高效的網(wǎng)絡(luò)，稱為幀級(jí)視頻編碼器（FVE），該網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中參考了時(shí)空上下文。
此外，我們還提出了一種新的用于逐幀表征學(xué)習(xí)的序列對(duì)比損失（SCL）。SCL通過(guò)最小化兩個(gè)增強(qiáng)視圖的序列相似性與先驗(yàn)高斯分布之間的KL散度來(lái)優(yōu)化嵌入空間。我們?cè)诟鞣N數(shù)據(jù)集和任務(wù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性和通用性。
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