[行为识别]RPAN：An End-to-End Recurrent Pose-Attention Network for Action Recognition in Videos

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-05-19 21:15 158阅读 0赞

这是一篇视频动作识别的论文，但值得注意的是，他利用了pose estimation的信息，即视频中人物的关节点的信息。论文没有在常见的HMDB和UCF101上测试，而是在两个带有关节点信息的小数据集上进行了测试， Sub-JHMDB and PennAction。

### 一、文章框架 ###

![这里写图片描述][70]

#### 1.卷积特征 ####

本文首先用TSN提取每帧图片的feature map， 9×15×1024。即上图中的Ct，TSN并没有画出来

#### 2.attention mechanism. ####

将feature map 以及上一时刻lstm的隐藏特征*h*(*t*−1)  h ( t − 1 ) 送入attention模块，得到attention map, 9\*15  
![这里写图片描述][70 1]  
文中最后分析了，这个attention 机制最后能使lstm捕捉到更多的运动特征，所以attention主要是帮助lstm.  
(在什么情况下attention能帮助ＣＮＮ，使它只提取想要的位置的特征？位为什么不联合ＴＳＮ的卷积层一起训练？)

#### 3. bodyPart特征 ####

再将feature map和attention按照一定的方式相乘，得到每个body part 的特征Ft,p再拼接得到整个图片的特征St  
![这里写图片描述][70 2]  
![这里写图片描述][70 3]

#### 4.LSTM时序记忆 ####

将St送入lstm，记忆整个视频的信息，最后得出分类  
损失函数包含两部分，一部分是类别的交叉熵损失函数，另一个是结合attention的pose loss  
![这里写图片描述][70 4]  
![pose loss][]  
**本人认为最重要的就是这个pose loss ，用它来控制attention更加关注于各个关节点。不同于之前的attention 方法，只有类别loss。**  
这里的*α**J**t*(*K*)  α t J ( K ) 就是attention heat map  
这里的*M**J**t*(*k*)  M t J ( k )  就是所谓的pose guidance , 即ground truth heat map.  
以关节点中心加上高斯分布，然后再resize到和attention heat map 相同大小。  
其中*k*  k 代表feature map中的位置，总共有9×15个位置，*K*1∗*K*2=15 K 1∗K 2= 15

### 二、对比其他方法 ###

1.  双流网络，其中光流只能获取短时间上的信息
2.  CNN+LSTM,其中CNN由全连接层中提取出的特征，不能表示精细的动作
3.  之前的attention+lstm方法，loss只涉及了分类的交叉熵损失函数，缺乏temporal guidance（本文加了joints guidance以及pose loss ），并不能很好的训练LSTM

### 三、关节点&feature map ###

![feature 1][]  
1.首先，frame被resize到和feature map一样大小，9×15  
2.然后找到关节点在feature map中的对应位置，  
3.在所有的feature map 中找到每个关节点的最高激励, highest-activated feature map  
4.将这个feature map 重新resize到原frame大小，找到80X80的loaction  
这样就取出了feature中最高激励对应的关节点的的位置.  
我猜这个找到80X80的location可能只是作者想说明一下resize的过程。和最后pose estimation 中的attention heat map 不是一个东西。

### 四、关于文章的一些问题 ###

![figure2][]  
1.文中的bodypart P 具体是对应feature map的哪些像素呢，还是对应哪些feature map？难道是fig.1中 highest-activated feature map的组合?  
具体的是哪些，还需要看代码  
![这里写图片描述][70 5]  
2.在训练的时候知道关节点的位置，在预测的时候不知道关节点的信息， 那在测试的时候，我猜已经没有这个*F**p**t*  F t p 了  
*For a testing frame, we use the estimated heatmaps of all joints (Eq. 2 - 3) to summarize the convolutional cube as a pose feature*  
这句话的意思是**test时没有*F**p**t*  F t p 了**，只是把所有的part加起来构成一个整体的feature 用于分类？

4.TSN是双流网络，你的一个流用的是RGB，另一个流用的光流吗？  
但是TSN的ＲＧＢ流输入的是一张图片，怎么用LSTM呢  
In this case, we perform our RPAN separately on the convolution cubes from different streams, similar to two-stream fashion of TSN.  
这句话也不太理解

５. byproduct论文中说本文的一个副产品是可以用来做pose estimation ， 在测试阶段 ，将估计出来的attention heat map中，attention score最高的作为关节点的位置。  
attention heat map 不是只有一个9X15的 map吗，这里attention score最高，是指局部最高吗（因为有很多关节点）？ 每个关节点的局部最高是怎么确定的呢

6.关于feature map Ct 的维度，dc ==1024?

### 五、实验部分 ###

#### 1.attention 机制 ####

**without** ：不加attention  
**share all**：没有关节点信息的attention  
**Separate-Joint**：attention mechanism with guidance of separate joints  
**Human-Part**： pose-attention mechanism with human-part-structure  
四种方法的效果依次增加，加attention的比不加好，将关节点组合成bodyPart比关节点分开要好。文中给出了在PennAction数据集上的confusion matrx，感觉每个类别的差距并不大，也可能是数据集太小？  
![这里写图片描述][70 6]

##### 2. Huamn part pooling #####

文章对比了三种拼接body part 特征的方法，其中拼接是最好的  
![这里写图片描述][70 7]

#### 3.提取CNN 的网络 ####

文章中对比了两种用来提特征的网络，TSN比较好一些  
![这里写图片描述][70 8]  
TSN本身已经是视频动作识别中一种比较好的方法了，不过TSN的时序记忆并没有采用LSTM，而是分成了两个网络,　Temporal 和 Spatial　stream. Temporal输入的是多张光流图片，Spatial输入的是单张ＲＧＢ图片。RPAN的每一个流的效果在这两个数据集上都要比TSN好。也可能是数据集的原因。  
本文还用ＴＳＮ在这两个数据集上做了验证，看来也是花了不少功夫。  
![这里写图片描述][70 9]

##### 3.总体结果 #####

![这里写图片描述][70 10]

[70]: /images/20220520/16748f1cafce4315b8ce54c49bd8e004.png
[70 1]: /images/20220520/f1e0614d03dc49179a3e20efbba4398d.png
[70 2]: /images/20220520/16a30958fb2a485f8eec1df4ee9c0ad0.png
[70 3]: /images/20220520/b795dc0b6cb746bcb80719ad2e8c95f4.png
[70 4]: /images/20220520/74323a7888dc4e66acb03a3e84a9438f.png
[pose loss]: /images/20220520/20e7b5be9e0f45b9ab380daaec74785e.png
[feature 1]: /images/20220520/6f873ada7ab446df95ae27cce0028eb3.png
[figure2]: /images/20220520/c27a904c00794243bb02cab52be75707.png
[70 5]: /images/20220520/59975321f63042d98ba9291fd5c79235.png
[70 6]: /images/20220520/df30ce15c5b94b15bfb44fbff325799b.png
[70 7]: /images/20220520/1737b18d54764b0a88de69f766018c2e.png
[70 8]: /images/20220520/87372f86c5144a75bd683bda4f259a21.png
[70 9]: /images/20220520/a75b29f38694478ebb5884ad6af6c862.png
[70 10]: /images/20220520/0386c1fb205a469baee4294754b5a872.png