作者丨好困

來源丨新智元編輯丨極市平臺

導讀

 

本文為CVPR 2022 ActivityNet競賽冠軍的方案詳解，該方案主要解決真實監(jiān)控場景下的低分辨率行為識別。

前言

安防監(jiān)控是智慧城市的重要組成部分。然而，在城市監(jiān)控場景下，行人目標往往距離攝像頭遠，所占像素小，這為理解目標的行為帶來了很大挑戰(zhàn)。為此，CVPR 2022 ActivityNet: Tiny Actions Challenge引入了TinyVIRAT低分辨率行為識別視頻數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集從監(jiān)控攝像頭上截取視頻，沒有包含任何人為的下采樣和降質(zhì)處理，填補了真實場景下的低分辨率行為識別數(shù)據(jù)的空白。TinyVIRAT數(shù)據(jù)集共有訓練數(shù)據(jù)16950個、驗證數(shù)據(jù)3308個、測試數(shù)據(jù)6097個，平均每個視頻數(shù)據(jù)長度在3秒左右。這些低分辨視頻數(shù)據(jù)的分辨率從10x10像素到128x128像素不等，一共包含26種行為標簽，包含人體動作和汽車等交通工具行駛相關(guān)的類別[4]。圖1 TinyVIRAT低分辨行為識別數(shù)據(jù)集示例這個數(shù)據(jù)集存在兩個主要的識別難點：

1. 目標離攝像頭的距離很遠，分辨率很低，行為細節(jié)模糊；

2. 數(shù)據(jù)集呈現(xiàn)嚴重的類別不平衡現(xiàn)象。圖2展示了TinyVIRAT訓練集的樣本比例分布。

圖2 TinyVIRAT訓練集樣本分布比例圖為了解決上述問題，我們采用了如圖3所示識別流程：

1. 通過精選識別骨干網(wǎng)絡并進行數(shù)據(jù)增強和平衡來減輕數(shù)據(jù)集的過擬合；

2. 設計了高低分雙模態(tài)行為識別框架，通過高分辨率識別網(wǎng)絡的知識指導低分辨率行為識別網(wǎng)絡的訓練；

3. 進行模型融合和后處理應對數(shù)據(jù)集的類別不均衡現(xiàn)象。

圖3 低分辨率行為識別方案流程圖

骨干網(wǎng)絡選擇和數(shù)據(jù)增強

本方案中，我們選用魯棒高效的視頻表征模型ir-CSN-ResNet[1]和 Uniformer-Base[2]作為骨干網(wǎng)絡。這兩個網(wǎng)絡都包含時空建模的輕量化設計，在TinyVIRAT數(shù)據(jù)集上的識別結(jié)果較好，過擬合程度較低。圖4 Uniformer/CSN 行為識別網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖由于本數(shù)據(jù)集是真實場景下的低分辨率數(shù)據(jù)集，直接使用這兩種網(wǎng)絡效果并不是很好，需要進行額外的參數(shù)設置。在訓練和測試的過程中，我們把每個視頻平均分成16份，在每一份隨機選擇一幀得到視頻采樣數(shù)據(jù)。為了緩解數(shù)據(jù)集類別不平衡的現(xiàn)象，我們選出了訓練集中的長尾類別數(shù)據(jù)，把它們進行水平翻轉(zhuǎn)擴充數(shù)據(jù)量。如表1所示，這兩種額外設置提升了Baseline結(jié)果。表1 視頻骨干網(wǎng)絡和主要訓練設定實驗結(jié)果

高低分雙模態(tài)行為識別框架

如上所述，TinyVIRAT這個低分辨率數(shù)據(jù)集常常無法清晰的顯示行為主體的動作細節(jié)。為了降低數(shù)據(jù)的噪聲，增強部分動作細節(jié)，我們提出一種高低分雙模態(tài)模型蒸餾訓練框架，該框架以高分辨率視頻知識作為引導，提升低分辨率目標行為的識別精度。訓練框架流程圖如圖5所示：圖5 高低分雙模態(tài)模型蒸餾訓練框架首先，我們應用預訓練的RealBasicVSR[3]視頻超分辨率模型，將低分辨率視頻轉(zhuǎn)化成分辨率較高、動作細節(jié)較為清晰的訓練數(shù)據(jù)，如圖6所示。以這些視頻為基礎，我們可以訓練高分辨率視頻的特征提取網(wǎng)絡。圖6 超分辨率數(shù)據(jù)和源數(shù)據(jù)對比圖第二，對每一個低分辨率訓練視頻，我們把它相對應的高分辨率視頻送到高分辨率特征提取模型中，得到高分辨率分支的類別預測分數(shù)（圖5上方分支）。同時，我們也把原有的低分辨視頻送到低分辨率分支（圖5下方分支），得到相應的類別預測分數(shù)。第三，我們使用兩種監(jiān)督信號進行模型訓練，使得高分辨率網(wǎng)絡的知識能夠指導低分辨率模型的學習。損失函數(shù)如式所示： 指的是知識蒸餾損失（例如MSE損失）， p代表低分辨率分支的預測向量，  代表高分辨率分 支得到的額外知識。 是預測向量和真實標簽的交叉熵損失。消融實驗結(jié)果如表2所示。表中2021 TinyAction Top1 Model指的是2021年ActivityNet Tiny Actions Challenge的最佳團隊模型[4]，它在TinyVIRAT數(shù)據(jù)集上的識別F1 Score為0.478。表中ir-CSN表示用低分辨率數(shù)據(jù)直接訓練得到的模型，ir-CSN(SR)表示用超分辨率后的數(shù)據(jù)訓練得到模型，ir-CSN(SR+KD)指的是用高低分雙模態(tài)模型蒸餾機制訓練得到的模型。ir-CSN(SR+KD)模型取得了最佳的提交結(jié)果，在單模型上比去年的最佳方案提升了1.4%。表2 高低分雙模態(tài)蒸餾框架消融實驗結(jié)果

后處理與模型融合

該數(shù)據(jù)集的長尾效應比較嚴重。為此，我們設計后處理與模型融合方案，進一步提升長尾類別的識別準確率。第一，我們發(fā)現(xiàn)，訓練初期得到的模型在長尾類別的識別上比經(jīng)過充分訓練的模型效果好。因此，對于每一個網(wǎng)路結(jié)構(gòu)，我們會選用多個不同訓練階段的模型。經(jīng)過大量消融實驗和提交，我們最終選用12個模型進行融合。第二，為了進一步提高F1-Score，我們?yōu)樗械淖R別類別設定識別閾值。樣本數(shù)目大的類別應用較大的閾值，長尾類別設定較小的閾值。最后，我們采用類別的先驗知識輔助模型融合，進一步提升長尾類別的識別精度。例如，我們借鑒2021年DeepBlue AI冠軍團隊的后處理方法[4]，利用互斥標簽輔助判定。假設texting_phone和talking_phone兩種互斥類別的預測分數(shù)都高過設定閾值，只選擇預測分數(shù)較高的那個類。經(jīng)過模型融合與后處理，我們最終取得0.883的F1 Score，如表3所示。在榜單上排名第1。表3 模型融合和后處理最終結(jié)果比賽結(jié)果鏈接：https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/1832#results

實驗總結(jié)與展望

本方案中，我們重點解決真實監(jiān)控場景下的低分辨率行為識別，主要的方案總結(jié)為以下三點：

1. 選擇了魯棒高效的行為識別骨干網(wǎng)絡，對長尾數(shù)據(jù)進行平衡和增強；

2. 提出了高低分雙模態(tài)行為識別訓練框架，用超分辨率網(wǎng)絡知識指導低分辨率行為識別；

3. 設計面向長尾類別的模型融合和后處理方案。

關(guān)于低分辨率行為識別相關(guān)技術(shù)的應用范圍較為廣泛。在視頻輔助裁判方面，該技術(shù)對真實情況下分辨率較低的場景具有一定的數(shù)據(jù)增強和識別能力，可以輔助判斷一些離攝像機很遠的動作類別，減少因攝像機遠或者模糊導致的誤判。在面對龐大的低分辨視頻數(shù)據(jù)庫時，該技術(shù)可以對低分辨率視頻進行分類，方便搜索引擎搜索。在智能安防領(lǐng)域，此技術(shù)可以輔助監(jiān)控遠離攝像頭的一些模糊信息，減少監(jiān)控探頭的監(jiān)控死角。綜上所述，本文提出的低分辨率行為識別技術(shù)在現(xiàn)實生活中具有較為廣泛的應用價值。參考資料：1. Tran D, Wang H, Torresani L, et al. A closer look at spatiotemporal convolutions for action recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 6450-6459.2. Li K, Wang Y, Zhang J, et al. UniFormer: Unifying Convolution and Self-attention for Visual Recognition[C]// In Inter-national Conference on Learning Representations, 20223. Chan K C K, Zhou S, Xu X, et al. Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution[J]. arXiv preprint arXiv:2111.12704, 2021.4. Tirupattur P, Rana A J, Sangam T, et al. TinyAction Challenge: Recognizing Real-world Low-resolution Activities in Videos[J]. arXiv preprint arXiv:2107.11494, 2021.

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