TCTrack

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TCTrack: Temporal Contexts for Aerial Tracking，空中追踪的时间上下文

论文

官方代码

贡献：

  1. 提出了一种时间自适应卷积TAdaCNN。
  2. 提出了一种相似图细化的编解码器AT-Trans。

目录

网络结构

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框架概述。主要由三个部分组成，如图所示的在线特征提取的TAdaCNN，图4所示的相似图细化的AT-Trans，最终预测的分类回归。此图说明了当跟踪序列为t帧时，我们的TCTrack的工作流程。通过相关性之前和之后的时间上下文，在我们的框架中引入了全面的时间知识。

原理公式

1 TAdaCNN时间自适应卷积

TAdaCNN

与普通卷积的区别：

  • 普通卷积，只有权重和偏置
  • 时间自适应卷积，在普通的权重和偏置之上(\(W_b,b_b\))，加入了**每一帧的校准因子( \(\alpha_t^{w},\alpha_t^{b}\) ) **，并有 \(W_t =W_b \times \alpha_t^w，b_t =b_b \times \alpha_t^b\)

只考虑过去时间上下文信息，典型的online目标追踪。

时间自适应卷积公式：

\[\tilde{X_t} = W_t * X_t + b_t \]

其中，\(\tilde{X_t}\)为第\(t\)帧的输出，\(W_t，b_t\)为TadaCNN的时间权重和偏置项，\(X_t\)为TadaCNN的输入，\(t\)为一个图片序列的第\(t\)帧，\(*\)表示卷积操作。

时间上下文队列(temporal context queue)：

\[\hat X = Cat(\hat X_t, \hat X_{t-1},...,\hat X_{t-L+1}) \\ \hat X \in R^{LC} \\ \hat X_t \in R^C \]

其中，\(\hat X\)为时间上下文队列，\(Cat\)为拼接操作concatenation，$\hat X_t $ 称为帧描述符 frame descriptor，通过对每一个即将到来的帧进行全局平均池化得来的，即\(\hat X_t = GAP(X_t)\),表示第t帧的帧描述符。时间上下文队列就是L个帧描述符拼接而成的。

对于\(t <= L-1\)的情况，满足不了时间上下文队列\(\hat X\)的长度\(L\)，此时，使用第一帧的时间描述符\(\hat X_1\)填充队列至满足长度\(L\)。即

\[\hat X = Cat(\hat X_t, \hat X_{t-1},...,\hat X_{1},...,\hat X_{1}) \quad \quad \quad if \quad t <= L-1 \]

校准因子的计算：

\[\alpha_t^w = \digamma_w(\hat X) + 1 \\ \alpha_t^b = \digamma_b(\hat X) + 1 \\ \]

其中，\(\digamma_i\)表示卷积操作，其他符号与上文相同。\(\digamma_i\)的权值初始化为0，所以，在初始化时，\(\alpha_t^w = \alpha_t^b = 1\)，进一步有\(W_t=W_b,b_t=b_b\).

相似度图：

\(R_t = \varphi_{data}(Z) \star \varphi_{data}(X_t)\)

其中，\(R_t\) 表示第 \(t\) 帧输出的相似图，\(Z\) 表示模板图片，\(\star\) 表示深度相关depthwise correlationSiamRPN++，\(\varphi_{data}\) 表示主干网络.

然后，通过一个卷积层，可以得到\(F_t = \digamma(R_t)\).

Remark1：据我们所知，我们的在线TAdaCNN是第一个在跟踪任务的特征提取过程中集成时间上下文的网络。

2 AT-Trans编解码器

使用AT-Trans进行相似性细化：

AT-Trans是一个编码器-解码器结构encoder-decoder structure，其中编码器的目的是集成时间知识，而解码器侧重于相似性细化。

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2.1 编码器

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公式5

其中，\(F_t^1\)表示第一个多注意力层的输出，\(F_t^2\)表示第二个多注意力层的输出，\(F_{t-1}^m\)表示第\(t-1\)帧编码器的输出，\(Norm\)表示层标准化。

原文： Generally, we stack two multi-head attention layers before a temporal information fifilter is applied.

通常，在应用时间信息滤波器之前，我们会堆叠两个多层注意层。

文中说为了处理运动模糊或遮挡引起的上下文无用信息，加入了时间信息过滤器模块（Temporal information filter），如图中绿色方框所示，公式如下：

\[\alpha = FFN(GAP(\digamma(F_t^1) )) \\ F_t^f = F_t^2 + \digamma(Cat(F_t^2, F_t^1)) * \alpha \]

其中，\(\digamma\)表示一个卷积层，\(F_t^f\)表示过滤器的输出，

第t帧的时间先验信息\(F_t^m\)可以表示为：

\[F_t^m = Norm(F_t^f + MultiHead(F_t^f, F_t^f, F_t^f)) \]

跟踪序列中第一帧\(F_0^m\)的初始化：

因为不同目标的特征是不同的，所以使用统一的初始化是不合理的。

因为\(F_0^m\) 表示的是第1帧的前一帧，即第0帧的时间先验知识，而时间先验知识本质上是相似图经过编码器形成的，相似图本质上有效的表示了目标对象的语义特征。所以，通过对初始相似图映射\(F_0\)的卷积来设置时间先验，即\(F_m^0=\digamma(R_1)\).

编码器的作用：

使得在整个跟踪过程中，使用的时间先验知识是固定的，只保存上一帧的时间先验知识即可。与需要保存所有中间时间信息的方法相比，TCTrack的记忆更加有效。AT-Trans以一种记忆高效的方式自适应地编码时间先验。

多头注意力机制Multi-head attention：

Transformer的基础组件

\[MultiHead(Q,K,V) = (Cat(H_{att}^{1},...,H_{att}^{N}))W \\ H_{att}^{n} = Attention(QW_{q}^{n},KW_{k}^{n},VW_{v}^{n}) \\ Attention(Q,K,V) = Softmax(\frac{QK^{T}}{\sqrt{d}})V \]

其中，\(\sqrt{d}\) 为比例因子，

\(W \in R^{C_{i} \times C_i},W_q^n \in R^{C_i \times C_h}, W_k^n \in R^{C_i \times C_h},W_v^n \in R^{C_i \times C_h}\) 为可学习的权重.

在本文中的AT-trans中，有6个heads，即\(N=6\)且\(C_h = \frac{C_i}{6}\).

2.2 解码器

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解码器的目的是细化相似度映射，更好的建立相似度图\(F_t\)与时间知识\(F_{t}^m\)之间的关系。

解码器表示如下：

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其中，\(F_t^*\)表示解码器的输出，\(F_t\)表示相似度图，即第一阶段的输出，\(F_t^3,F_t^4\)分别表示第三个和第四个多注意力层的输出，\(FFN()\)表示前馈网络。

基于AT-Trans的编码器-解码器结构，可以有效地利用时间上下文来细化相似度图，以提高鲁棒性和准确性。

实验

详细的论述，看论文。

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在NVIDIA Jetson AGX Xavier上的推理时间和参数的比较。在这里，我们使用287×287×3作为输入图像，并且只评估CNN的推理时间。

用AlexNet作为主干网络，因为空中追踪对速度要求高。

初始化：

对于初始化，我们为AlaxNet使用ImageNet预训练模型，并使用与[55 Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge.]中相同的在线TAdaConv的初始化。我们的TCTrack中的AT-Trans是随机初始化的。

实验细节

  • 数据集：VID、Lasot、GOT-10k的视频训练，长度为4，即\(L=4\)
  • 硬件设备：两个NVIDIA TITAN RTX gpu
  • epoch：100
    • 在前10个epoch中，主干的参数被冻结，遵循[41]
    • 其余部分，学习率采用从log空间0.005下降到0.0005
  • 优化器：SGD，动量0.9，mini-batch size124对
  • 输入大小：模板\(127^2\)，搜索\(287^2\)
  • 提出的TAdaConv被用于替换AlexNet的最后两个卷积层

结果

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消融实验

  • 在无时间信息滤波器情况下，分析了由不同的模型、训练方法、初始化和查询选择所造成的影响。

  • AT-Trans分析

    • 证明了时间过滤器的作用是有益的

    • 证明了用第一帧的卷积比随机初始化效果好

    • 不同查询的对比

  • TAda-Conv中L的取值

    • L=3

代码

TODO 日后补充

  • 分组卷积实现深度互相关 depthwise cross correlation

    def xcorr_depthwise(self,x, kernel):
	"""depthwise cross correlation
    """
    batch = kernel.size(0)
    channel = kernel.size(1)
    x = x.view(1, batch*channel, x.size(2), x.size(3))
    kernel = kernel.view(batch*channel, 1, kernel.size(2), kernel.size(3))
    out = F.conv2d(x, kernel, groups=batch*channel) # 分组卷积，kernel是模板的，x是搜索帧的
    out = out.view(batch, channel, out.size(2), out.size(3))
    return out

  • model输出的是什么

    损失函数的weight在model输出中有

  • 标签是什么

  • 损失函数是什么

参考

  1. TADA_2022_ICLR
posted @ 2022-12-18 09:36  永恒&  阅读(274)  评论(0)  编辑  收藏  举报