任务介绍
此前我写过 Temporal Action Detection(时序行为检测)介绍一文介绍过 temporal action localization 方向（也可以叫做temporal action detection）。简单来说，temporal action localization是要在视频序列中确定动作发生的时间区间（包括开始时间与结束时间）以及动作的类别。这个问题与二维图像中的目标检测问题有很多相似之处。相关算法的算法内容一般可以分为两个部分：(1) temporal action proposal: 即进行时序动作提名，产生候选的视频时序片段，即相当于Faster-RCNN中的RPN网络的作用；(2) action classification: 即判断候选视频时序片段的动作类别。两个部分结合在一起，即实现了视频中的时序动作检测。
在今年的ActivityNet Challenge中，proposal 被单独作为了一项竞赛内容，因此我今年参与了proposal和localization两项任务。
ActivityNet Challenge 介绍
数据集
ActivityNet 听名字与ImageNet十分相似，是目前视频动作分析方向最大的数据集。 目前的ActivityNet dataset版本为1.3，包括20000个Youtube 视频（训练集包含约10000个视频，验证集和测试集各包含约5000个视频），共计约700小时的视频，平均每个视频上有1.5个动作标注（action instance）。
在ActivityNet Challenge 2016中，有 untrimmed video classification 以及 temporal action localization 两项任务，今年则扩充到了五项任务，其中Kinetics 和ActivityNet Captioning为今年新增的两个数据集。
- untrimmed video classification (ActivityNet dataset ),
- trimmed video classification (Kinetics dataset),
- temporal action proposal (ActivityNet dataset),
- temporal action localization (ActivityNet dataset),
- dense video captioning (ActivityNet Captioning dataset).
下面对ActivityNet Challenge 17中的localization 以及 proposal两项任务的测评方式进行介绍。
测评方式-Temporal Action Localization
在 时序动作检测问题中，mean Average Precision (mAP) 是最常用的评估指标。此次竞赛计算0.5到0.95, 以0.05为步长的多个IoU阈值下的mAP，称为 Average mAP，作为最终的测评以及排名指标。相较于使用mAP@0.5 作为测评指标，Average mAP 更看重在较严格IoU阈值下的检测精度。
测评方式- Temporal Action Proposal
Proposal任务由于无需对时序片段进行分类，所以通常使用average recall (AR) 来进行评估。在此次竞赛中，Average Recall vs. Average Number of Proposals per Video (AR-AN) 曲线下的面积被作为最终的评测指标。举个例子，AN=50 时的AR分数 可以理解为对于每个视频，使用proposal set中分数最高的前50个proposal时，所能达到的召回率。下图为官方提供的baseline方法的AR-AN曲线。
在图中，虚线为不同阈值下的AR-AN曲线，实线为平均的AR-AN曲线，area=44.88即为实线下的面积，也是此任务的最终测评指标。
任务分析
如上所述，temporal action localization任务主要可以分为(1) temporal action proposal和 (2) action classification 两个部分。后者也就是action recognition方向，最近一两年时间，该方向的准确率已经被做到非常高了，我认为已经接近image classification的水平了。在ActivityNet 的untrimmed video classification 任务中，去年最高的Top-1 Accu 大概在88%，今年的第一名则提高到了95%左右。 然而，时序动作检测方向的检测效果较之 目标检测方向 依旧很低，各个数据集中，0.5 IoU阈值下的mAP都还没有超过 50%。基于上述的情况，我们认为问题的关键在于提高temporal action proposal 环节的效果，因此，此次竞赛我们主要专注于temporal action proposal 任务。
方案介绍
此次竞赛我们主要对我们此前投稿在ACM Multimedia的 SSAD [1] 模型 ( Single Shot Temporal Action Detection 论文介绍 ）进行了改进。具体的方法介绍可以见竞赛算法报告(链接见开头)。算法的整体框架如下图所示。下面分别对各个部分进行简要的介绍。
特征提取
在特征提取阶段，我们主要将视频切分成16帧不重叠的单元，然后采用 two-stream network 提取特征。对于spatial network, 我们使用每个单元的中心帧提取特征；对于temporal network，我们则使用每个单元的中心6帧图像计算得到的光流图像提取特征。之后将两部分特征拼合即得到了最终的特征。此处之所以如此稀疏地提取特征，主要是因为ActivityNet数据集太大了，即便如此稀疏依旧花 了我十几天来提取特征(单块1080).
proposal 生成与修正
在该阶段，我们对SSAD模型进行了改进，改进的细节可见算法报告，改进后的模型称为Prop-SSAD。使用Prop-SSAD模型，对每个视频我们可以生成一个proposal 集合 
, 该方法得到的集合在高IoU阈值下的AR较低，即边界不够准确。因此，我们还实现了CUHK 今年在[2]中提出的 TAG (Temporal Action Grouping) 方法来生成另外一组proposal 集合
, 该方法得到的proposal的边界相对准确，但由于TAG方法缺乏对于每个proposal的评价，因此该方法在AN 较小时的AR比较差，导致最终的AR-AN 面积指标不高。因此，我们以
为主体，使用 
来进行边界的修正。
边界修正的规则也比较简单，对于
中的每个proposal 
，我们计算它与 
中所有proposal的IoU，若最大的IoU高于0.75, 则用 的边界去替代 
中与最大IoU分数对应的
的边界，从而实现边界修正。具体实施中加入了规则防止
中的proposal被多次修正。
因此，经过proposal 生成 和边界修正两个步骤，我们就可以获得一个video上的 时序动作提名集合。该结果即为此次竞赛Temporal Action Proposal 任务的提交结果
temporal action localization
在获得了proposal后，我们还需要对其进行分类从而得到最终的localization结果。由于ActivityNet上大部分视频中只有一类动作，因此我们直接使用了video-level的分类结果作为对应视频所有proposal的类别。
实验结果
temporal action proposal
对于该任务，由于在测试集上只能看到最终的AR-AN面积指标，所以实验部分我们给出的是验证集上的结果。下表中是proposal 任务的基线方法，Prop-SSAD方法和 修正的Prop-SSAD方法的性能，可以看出边界的修正对于Proposal的召回率有进一步的提高效果。
对于修正的Prop-SSAD方法，使用官方提供的测试代码，我们还可以得到AR-AN曲线，如下图所示。
temporal action localization
如下表所示是我们的temporal action localization方法在 验证集上的效果。其中Ours@n 代表每个视频使用proposal 集合中的前n个proposal。从表中可以看出，proposal 集合中分数最靠前的一小部分proposal 贡献了大部分的localization mAP。
如下表所示是我们的方法在测试集上的效果，对照方法为此前该数据集上论文的效果，不包括此次竞赛的方法。可以看出，我们的方法比起此前的state-of-the-art方法提高了大约5%的mAP。
总结
基于上述的讨论与实验结果，我们主要有以下几点收获：
- proposal的质量对后续localization的效果有很大的影响, 目前改进temporal action localization的重点在于提高proposal的质量
- proposal 中最靠前的一小部分proposal 贡献大部分的localization mAP
- 时序卷积以及 anchor 机制在时序动作提名与检测任务中能起到很好的效果
在后续的工作中我们会对此次的方案进行进一步的改进与优化，希望大家能关注我们的工作~
原文发布时间为：2017-09-13
本文作者：林天威
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