TubeR

TubeR: Tubelet Transformer for Video Action Detection^[1]

作者是来自阿姆斯特丹大学、罗格斯大学和AWS AI Labs的Jiaojiao Zhao、Yanyi Zhang等人。论文引用[1]:Zhao, Jiaojiao et al. “TubeR: Tubelet Transformer for Video Action Detection.” 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2021): 13588-13597.

Time

• 2021.April

Key Words

• tubelet queries, tubelet-attention
• in sequence-to-sequence manner
• scales well to longer video clips
• end-to-end without person detectors, anchors or proposals

总结

1. 不同于现有的依赖于离线检测器或者人工设计的actor-positional hypotheses like proposals or anchors，提出了一个通过同时进行action localization和recognition from a single representation，直接检测视频里的action tubelet的方法。TubeR学习一系列的tubelet queries，利用tubelet-attention module来model video clip里的动态的spatio-tempral nature。相比于用actor-positional hypotheses in the spatio-temporal space，它能够有效的强化模型的能力。对于包含transitional states或者scene changes的视频，提出了一个context aware classification head，来利用short-term和long-term context to strengthen action classification，和一个action switch regression head 来检测精确的时序上的行为范围。TubeR直接产生不同长度的action tubelets，对于长的视频clips，也能保持一个比较好的结果。

2. Action detection是一个复杂的任务，要求逐帧的任务的定位、将检测到的person instances连接成action tubes、预测action的类别。STAD中两种路径很流行：frame-level和video-level。frame-level的detection在每一帧上独立地进行检测和分类，然后将per-frame detections连接起来，形成连贯的action tubes；为了弥补时序信息的缺失，一些方法简单地重复2D proposals 或者离线的人物检测 over time，来得到时空特征。tubelet-level detection，直接生成spatio-temporal volumes from a video clip，来获得连贯和动态的natures of actions。通常预测action localization和classification jointly over spatio-temporal hypotheses。像 3D cuboid proposals。然而， 这些 3D cuboids仅能够 capture a short period of time, when spatial location of a person changes as soon as they move or due to camera motion。Ideally，这些模型能够用灵活的spatio-temporal tubelets，能够track the person over a longer time。但是，large configuration space of such a parameterization限制了之前的方法只能用short cuboids。这里，作者提出了一个tubelet-level的detection approach，能够同时定位和识别action tubelets in a flexible manner，使得tubelets能够随着时间改变size和location。这使得系统能够利用更长的tubelets，在更长的时间上汇聚人物和它们的行为的视觉信息。

   从NLP中的sequence-to-sequence获得启发，特别是机器翻译和它在目标检测上的应用，DETR。DETR是一个frame-level的action detection。这里，用decoder queries来表示整个视频序列上的人物和它们的行为，不限制tubelets是一个固定的cuboids。

   提出了tubelet-transformer：称之为 TubeR for localizing and recognizing actions from a single representation。基于DETR的框架，TubeR学习一系列的 tubelet queries，来从spatio-temporal video representation中pull action-specific tubelet-level features。TubeR的包括特别的 spatial and temporal tubelet attention，使得tubelets能够随着时间在它们的spatial location 和scale上没有限制。克服了之前对于cuboidsd 限制。TubeR随着时间在一个 tubelet里 回归 bboxes。考虑到tubelets之间的时序关联。汇聚visual features over the tubelet to classify actions。这个涉及表现很好，但是并没有比用离线人物检测器的方法好很多。猜想是因为query based features缺少全局上下文，only look at a single person的话，很难对涉及到的relationships 行为例如： listening-to或者talking-to进行分类。因此，提出了一个 context aware classification head， along with the tubelet feature, 利用完整的clip features，分类头能够得出上下文信息。这个设计能够使得网络将person tubelet和完整的scene context(where tubelet appears)关联起来。这个设计的限制就是 *context feature仅能够从 tubelet 占据的same clip中得到。包含long term contextual features对于最后的行为分类很重要。因此受到 要锁和存储tubelet附近的视频内容的contextual features的启发，引入了memory system。用相同的feature injection策略，将long term contextual memory给到 分类头。

   主要的贡献如下：

   1. 提出来TubeR：一个tubelet-level的transformer 框架 for human action detection
   2. tubelet query和attention based formulation能够产生任意位置和尺寸的tubelets。
   3. context aware classification head能够汇聚short-term 和long-term上下文信息。

3. 相关工作：

   • frame-level action detection：用2D positional hypothese(anchors) 或者离线的person detector on a keyframe 来定位actors，然后更多地关注提高action recognition。通过利用光流分支来包含temporal patterns。其它的用 3D convNet来获取时序信息来识别行为。不同于frame-level的方法，面向tubelet-level video action detection，用一个统一的configuration，来进行定位和识别。
   • Tubelet-level action detection：通过将tubelet 作为一个representation unit来 detect actions变得流行了，有人重复 2D anchors per-frame来pooling ROI features，然后stack frame-wise features来预测行为类别。有人依赖严格设计的 3D cuboid proposal，前者直接俄检测tubelets，后者逐步第refines 3D cuboid proposals across time。除了box/cuboid anchors，也有人通过center position假设，来检测tubelet instances。基于假设的方法来处理长视频clips有很多困难。通过学习tubelet queries的子集，来表示tubelets的动态nature。将action detection task reformulate程一个 sequence-to-sequence 学习的问题，在一个tubelet里显式地model temporal correlations。
   • Transformer-based action detection：Girdhar 提出来一个video action transformer network for detecting actions。用region-proposal-network for localization,通过汇聚actors附近的时空上下文信息，提高action recognition.

4. TubeR：TubeR的输入是一个video clip，直接输出一个 tubelet：a sequence of bboxes and the action label，TubeR是受 DETR的启发，但是将transformer架构 reformulate for sequence-to-sequence modeling in video。 给定一个video clip $I R^{T_{in} H W C} \(，\)T_{in}, H, W, C$分别表示帧数，height,width和channel， TubeR首先用一个 3D backbone来提取 video feature \(F_{\mathrm{b}}\in\mathbb{R}^{T^{\prime}\times H^{\prime}\times W^{\prime}\times C^{\prime}}\)，\(T'\) 表示 temporal dimension， \(C'\)是 feature dimension。用一个transformer的encoder-decoder来transform视频的特征 into a set of tubelet-specific feature \(F_{\mathrm{tub}}\in\mathbb{R}^{N\times T_{\mathrm{out}}\times C^{\prime}}\)，\(N\)是 tubelets的数量。为了处理长的video clips，用temporal 下采样，使得 $ T_{out} < T' < T_{in}$，减小 memory的 requirement。TubeR 产生了稀疏的sparse，对于短的video clips，去掉时序下采样，使得 \(T_{out} < T' < T_{in}\)，results in dense tubelets。Tubelet 回归和associated action classification能够用一个separated task heads 同时实现：

   \[y_{\mathrm{coor}}=f(F_{\mathrm{tub}});y_{\mathrm{class}}=g(F_{\mathrm{tub}}),\]

   \(f\)表示 tubelet 回归头， \(y_{coor} \in \mathbb{R}^{N\times T_{\mathrm{out}}\times4}\) 表示\(N\)个 tubelets的坐标，each of which is across \(T_{out}\) frames(或者 \(T_{out}\) sampled frames for long clips)。\(g\)表示行为分类头，\(y_{\mathrm{class}}\in\mathbb{R}^{N\times L}\)表示 \(N\)个 tubelets with \(L\) 个可能的labels的行为分类。

   • TubeR Encoder：不同于普通的transformer的encoder，TubeR encoder用于处理 3D 时空中的信息。每个 encoder layer由 self-attention layer(SA)、两个normalization layer和一个 FFN组成。core attention layers的公式如下：

   \[F_\mathrm{en}=\mathrm{Encoder}(F_\mathrm{b}),\] \[\mathrm{SA}(F_\mathrm{b})=\mathrm{softmax}(\frac{\sigma_q(F_\mathrm{b})\times\sigma_k(F_\mathrm{b})^T}{\sqrt{C^{\prime}}})\times\sigma_v(F_\mathrm{b}),\] \[\sigma(*)=\mathrm{Linear}(*)+\mathrm{Emb}_{\mathrm{pos}},\]

   \(F_b\)是 backbone feature,\(F_{en} \in R^{T'H'W' \times C'}\)，\(C'\)表示 dimensional encoded feature embedding。\(\sigma(*)\) 是线性变换加上 positional embedding。\(Emb_{pos}\)是 3D positional embedding。optional temporal down-sampling 能够用在backbone features上，来shrink 输入的sequence length to transformer for better memory efficiency。

   • TubeR Decoder：

     • tubelet query：基于anchor 假设来直接检测tubelets是相当有挑战的。tubelet space along the spatio-temporal dimension相比于single frame bbox space来说是巨大的。考虑 FasterRCNN，requires for each position in a feature map with spatial size \(H^{\prime}\times W^{\prime}, K(=9)\) anchors，总共有 \(KH'W'\)个anchors。对于一个across \(T_{out}\) frames的tubelet来说，需要 \(KH'W'^{T_{out}}\)个anchors，来保持同样的sampling in space-time。为了减小tubelet space，一些方法通过忽略短的video clip中的action的空间位移，用 3D cuboids来近似tubelets。然而，视频clip越长， 3D cuboids代表的tubelet的精度越低。提出了学习tubelet queries小的子集， \(Q{=}\{Q_{1},...,Q_{N}\}\), \(N\)是queries的数量。 第 \(i\)个 tubelet query \(Q_{i}=\{q_{i,1},...,q_{i,T_{\mathrm{out}}}\}\) 包含 \(T_{out}\) box query embeddings \(q_{i,t} \in R^{C'}\) across \(T_{out}\) frames。学习一个tubelet query表示dynamics of a tubelet, 而不是手工设计的 3D anchors。初始化box embeddings identically for a tubelet query。

     • tubelet attention：为了model tubelet queries内的relations，提出来一个 tubelet-attention (TA) module，包含连个self-attention layers。首先有一个 spatial self-attention layer来处理一帧内的box query embeddings的空间relations。这个layer的intuition是识别actions 受益于 interactions between actors，或者between actos and objects in the same frame。接下来有 temporal self-attentin layer来models 同一个tubelet里的box query embeddings across tiem的correlations。这一层促使 TubeR query 去track actors，然后产生action tubelets，聚焦于single actors而不是一个fixed area in the frame。TubeR decoder把tubelet attention module用在了 tubelet queries \(Q\)上，来产生 tubelet query feature \(F_{\mathfrak{a}}\in\mathbb{R}^{N\times T_{\mathrm{out}}\times C^{\prime}}\)：

       \(F_q = TA(Q)\)

     • Decoder：decoder包含一个 tubele-attention module和一个 cross-attention (CA) layer，用来decode tubelet-specific feature \(F_{tub}\) from \(F_{en}\) to \(F_q\)：

     \[\mathrm{CA}(F_{q},F_{\mathrm{en}})=\mathrm{softmax}(\frac{F_{q}\times\sigma_{k}(F_{\mathrm{en}})^{T}}{\sqrt{C^{\prime}}})\times\sigma_{v}(F_{\mathrm{en}}),\\F_{\mathrm{tub}}=\mathrm{Decoder}(F_{q},F_{\mathrm{en}}).\]

     \(F_\mathrm{tub}\in\mathbb{R}^{N\times T_\mathrm{out}\times C^{\prime}}\) 是tubelet specific features。有temporal pooling的时候，\(T_{out} < T_{in}\)，TubeR产生 sparse tubelets，对于 \(T_{out} = T{in}\)，TubeR产生 dense tubelets。

   Task-Specific Heads： 对于每个tubelet，bbox和action classification可以用独立的task-specific heads来处理。这样的设计最大化的减小了计算量。

   • Context aware classification head：这个分类用一个简单的linear project就能实现。 \[y_{\mathrm{class}}=\mathrm{Linear_c}(F_{\mathrm{tub}}),\]

   \(y_{class} \in R^{N \times L}\)表示在 \(L\)个可能的label上的分类的分数。one for each tubelet。

   1. Short-term context head: 对于理解sequences，context是重要的。进一步提出利用spatio-temporal video context来帮助理解sequence。query the action specific feature \(F_{tub}\) from some context feature \(F_{context}\) to strengthen \(F_{tub}\)，得到了 feature \(F_{c}\in R^{N \times C'}\)，用于最后的分类： \[F_\text{c}=\text{CA}(\text{Pool}_t(F_\text{tub}),\text{SA}(F_\text{context}))+\text{Pool}_t(F_\text{tub}). Eq.9\]

   这里设置 \(F_{context} = F_b\) for utilizing the short-term context in the backbone feature。称之为 Short-term context head，\(F_{context}\) 首先用一个自注意力层，然后 cross-attenion layer utilizes \(F_{tub}\) to query from \(F_{context}\)。\(F_{c}\)经过线性层，用于最后的分类。

   2. Long-term context head：为了利用long-range 的时序信息，但是在有限的memory下，采用两阶段的decoder for long-term context compression。

   \[\mathrm{Emb}_{\mathrm{long}}=\mathrm{Decoder}(\mathrm{Emn}_{n1},\mathrm{Decoder}(\mathrm{Emb}_{n0},F_{\mathrm{long}}).\]

   long-term context \(F_{\mathrm{long}}\quad\in\quad\mathbb{R}^{T_{\mathrm{long}}\times H^{\prime}W^{\prime}\times C^{\prime}}\) 是一个buffer，包含从 \(2W\)个在时间上concatenated的相邻的clips抽取出来的backbone feature。为了将long-term video feature buffer压缩到 embedding \(Emb_{long}\) with a lower temporal dimension，用了两个 stacked decoders with token \(Emn_{n0}\) 和 \(Emn_{n1}\)。首先用一个压缩的token \(Emb_{n0} (n0 < T_{long})\) to query \(F_{long}\)中重要的信息，得到一个temporal dimension 为 \(n0\)的中间压缩embedding。然后，进一步利用另外一个压缩的token \(Emb_{n1} (n1 < n0)\) to query from 中间压缩的embedding，然后得到最后的压缩embedding \(Emb_{long}\)。\(Emb_{long}\)包含 long-term的视频信息，但是有着 lower temporal dimension \(n1\)，然后，对 \(F_b\)和 \(Emb_{long}\)采用cross-attention layer，来得到long-term context feature \(F_{\mathrm{lt}}\in\mathbb{R}^{T^{\prime}\times H^{\prime}\times\bar{W}^{\prime}\times C^{\prime}}\)：

   \[F_{\mathrm{lt}}=\mathrm{CA}(F_{\mathrm{b}},\mathrm{Emb}_{\mathrm{long}}),\]

   设置 \(F_{context} = F_{lt} in Eq.9\)，来利用 long-term context for classification。

   Action Switch regression head \(T_{out}\) bboxes in a tubelet是用一个 FC layer同时进行回归。

   \[y_{\mathrm{coor}}=\mathrm{Linear}_{\mathrm{b}}(F_{\mathrm{tub}}),\]

   \(y_{\mathrm{coor}}\in\mathbb{R}^{N\times T_{\mathrm{out}}\times4}\)， \(N\)是 action tubelet的数量， \(T_{out}\)是一个action tubelet的temporal length。为了去掉tubelet里的non-action boxes。进一步用 FC layer来决定 a box 是否描述了tubelet里actor的行为。称之为 action switch。这个action switch 使得能够产生action tubelets witha more precise temporal extent。\(T_{out}\) predicted boxes in a tubelet的概率是： \[y_\mathrm{switch}=\mathrm{Linear}_\mathrm{s}(F_\mathrm{tub}),\]

   \(y_\mathrm{switch}\in\mathbb{R}^{N\times T_\mathrm{out}}\)，对于每个预测的tubelet, each of its \(T_{out}\) bboxes 包含一个action switch score。

   Losses：4个loss的线性组合是： \[\mathcal{L}=\lambda_{1}\mathcal{L}_{\mathrm{switch}}(y_{\mathrm{switch}},Y_{\mathrm{switch}})+\lambda_{2}\mathcal{L}_{\mathrm{class}}(y_{\mathrm{class}},Y_{\mathrm{class}})\\+\lambda_{3}\mathcal{L}_{\mathrm{box}}(y_{\mathrm{coor}},Y_{\mathrm{coor}})+\lambda_{4}\mathcal{L}_{\mathrm{iou}}(y_{\mathrm{coor}},Y_{\mathrm{coor}}),\]

   \(y\)是模型的输出，\(Y\)表示ground truth，action switch loss \(L_{switch}\) 是一个binary cross-entropy loss，\(L_{class}\) cross entropy loss，\(L_{box}\) 和 \(L_{iou}\) 表示per-frame bboxes matching error。当 \(T_{out} < T_{in}\)， tubelet是sparse，coordinate ground truth \(Y_{coor}\)是来自对应的时序下采样的frame sequence。用 匈牙利匹配，根据经验，设置参数 \(\lambda_{1}=1, \lambda_{2}=5, \lambda_{3}=2, \lambda_{4}=2\)。

5. 消融实验：

   • benefit of tubelet queries：在实验中发现了tubelet query sets的好处，每个query set是由 \(T_{out}\) per-frame query embeddings 组成，能够在各自的frame上预测spatial location of the action。将其和 single query embedding which represents a whole tubelet and must regress \(T_{out}\) box locations for all frames in the clip.进行对比。结果是要好一些，证明了modeling action detection as a sequence-to-sequence task，能够有效地利用transformer的架构。
   • effect of tubelet attention：tubelet attention相比于典型的self-attention，能够节省memory。
   • benefic of action switch：action switch能够精确地判断action的temporal start and end。没有action switch，TubeR会将transitional states误分类为actions。
   • effect of short and long term context head：在AVA数据集上有很好的性能提升，网络能够seeing full context of the clip。

6. 局限：

   • 3D backbone会占用很大的memory和计算量，限制了在长视频上应用 TubeR。近期的工作是将transformer的encoder用于video embedding，会占用较少的memory。
   • 如果in one pass处理一个长视频，需要足够的queries来cover 视频中per-person的不同的最多的行为数量。这会造成在自注意力层中，需要大量的queries，造成memory问题。一个可能的解决方法是产生person tubelets而不是 action tubelets。因此当一个新的action发生的时候，不需要split tubelets。对于每个person instance，只需要一个query。

tube

structure of TubeR