论文阅读：Videos as Space-Time Region Graphs
Videos as Space-Time Region Graphs
ECCV 2018 Xiaolong Wang
2018-08-03 11:16:01
Paper：arXiv
本文利用视频中时空上的 proposal 之间的关系，来进行行为识别的建模。
如上图所示，本文将 video 看做是 a graph of objects，然后在该 graph 上进行行为识别的推理。整体的模型如图 2 所示，该方法将视频连续 5 秒的视频作为输入，传递给 3D-CNN。3D CNN 的输出是一个四维的特征图，维度为：T*H*W*d，其中，T 代表时间维度，H*W 代表了空间维度，d 代表了 channel number。
除了提取视频的特征之外，我们采用 RPN 来提取物体的 proposals。给定 T feature frames 的每一个 BBox，我们采用 RoIAlign 来提取每一个 BBox 的 feature。RoIAlign 是独立的在每一个 feature map 上进行特征提取的。有了 graph representations, 我们采用 GCN 来进行推理。我们执行 average pooling 来获取 d-dimensional feature。除了 GCN features，我们也采用 average pooling 来获得 the same d-dimension feature as a global feature。这两个特征被 concatenate 到一起，进行 video level classification。
Graph Representations in Videos：
1）. Video representation：
Video Backbone Model：（略）
Region Proposal Network：（略）
2）. Similarity Graph：
我们通过在特征空间衡量 objects 之间的相似性，来构建 similarity graph。在这个 graph 当中，我们构建语义上相关的物体对。具体来说，我们会给予下面两种 instances 较高的 edge：
（1）the same object in different states in different video frames ;
（2）highly correlated for recognizing the actions.
注意到：相似的 edges，在任何两对 objects 之间都会进行计算。
正式的来说，假设我们已经有了所有的 object proposals 的 feature，那么，两个 proposal 之间的相似性可以表达为：
其中，这两个函数分别代表了原始 features 的不同转换。特别的，
其中参数 W 和 W' 都是 d * d 维的 weights，并且都是可以通过反向传播进行学习的。通过添加转换权重 W 和 W’，这允许我们不但可以学习到 the correlations between different states of the same object instance across frame，也可以学习到 不同 objects 之间的关系。
在计算出 affinity matrix 之后，我们在矩阵的每一行执行 normalization，使得：the sum of all the edge values connected to one proposal i will be 1. 我们利用 softmax 来执行这个 normalization：
归一化之后的 G，被认为是 the adjacency matrix 代表 similarity graph。
3）. Spatial-Temporal Graph：
虽然，similarity graph 捕获了 the long term dependencies between any two object proposals，但是它依然没有捕获到 object 和 the ordering of the state change 之间的 the relative spatial relation。为了编码 objects 之间 spatial 和 temporal relations，我们提出利用 spatial-temporal graphs，来将时间和空间位置附近的 proposal 也联系起来。
给定第 t 帧的 object proposals，我们计算 当前 BBox 跟下一帧 BBox 的 IoUs。如果重合度大于 0，那么，我们将这两个 object 用有向边 i -> j 连接起来。在赋予 edge values 之后，我们也对这个 graph 进行归一化：
注意到，这里仅仅是 front 的 graph，作者还构建了 backward 的 graph，以得到更多有有效的结构上的信息。
Convolutions on Graphs：
本文采用 gcn 的图卷积网络：Kipf, T.N., Welling, M.: Semi-supervised classification with graph convolutional networks. In: International Conference on Learning Representations (ICLR). (2017)
为了在 graph 上进行推理，我们采用了 GCN 模型。与传统标准的 convolutional network 不同，他们是在 局部规则的网格数据上进行操作（which operates on a local regular grid），而 graph convolutions 允许我们通过 graph relations，根据其近邻的情况，计算一个 node 的响应（allow us to compute the response of a node based on its neighbors defined by the graph relations）。所以，执行图卷积就等价于执行 graph 内部的信息传递。GCNs 的输出是每一个节点更新之后的 feature，这个 feature 可以被整合起来用于视频分类。正式的，我们将 graph convolutional layer 可以定义为：
Z = GXW， （4）
其中，G 代表近邻 graph （the adjacency graph），维度为：N*N，X 是 graph 中每一个节点的 feature，大小为 N * d，W 是权重矩阵（weight matrix，大小为 d*d）。所以，一个 graph convolutional layer 的输出 Z 仍然是 N * d 维的。而且，这种 graph convolutional layers 可以被堆叠多层。在每一层 GC 之后，在将 Z 正式传输到下一层之前，我们采用两个非线性激活函数（the Layer Normalization and ReLU）。
为了结合 GCNs 的多个 graphs，我们简单的将公式（4）进行拓展，即：
其中，Gi 代表不同种类的 graph，而不同的图，权重是不共享的。但是，作者发现：直接通过公式（5）组合三个 graph（$G^{sim}, G^{front}, G^{back}$）缺让精度降低了（相对于 单个 similarity graph 的情况）。
作者分析了原因：我们的 similarity graph $G^{sim}$ 包含需要学习的参数，在更新的时候是需要反向传播的，但是另外两个 graps 是不需要学习的。在每一个 GCN layer 上融合这些 feature，优化起来是非常困难的。所以，我们构建了 GCN 的两个分支，然后仅仅在最后将这两个 GCNs 进行融合。这两支 GCNs 分别进行卷积操作（L layers），卷积的最后一层，叠加起来，行成 N*d 维度的输出。
Video Classification.
作者将 GCNs 的输出和未进行图卷积的特征，进行 concatenate，然后输入给分类器，进行分类，如图所示：
Experiments：
