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0. 前言

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  • 论文解读
• 论文基本信息
  • 领域：行为识别
  • 作者单位：浙大&商汤
  • 发表时间：2019.8

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1. 要解决什么问题

• 当时的行为识别SOTA模型一般都会提取两种特征
  • 时空特征（Spatiotemporal features）：期望编码不同帧中空间特征的相互关系
  • 运动特征（motion features）：期望提取相邻帧中的运动特征
• 作者将当前的行为识别模型分为两类：
  • 双流法：一般通过RGB+2D CNN提取空间（而非时空）特征，通过光流+2D CNN提取时间特征（temporal cues）
    • 作者认为光流+2D CNN不能提取long-term temporal features
  • 3D CNN：通过3D CNN来提取时空特征。
    • 从理论上看，3D CNN可以提取 Long-term temporal features。
    • 但3D CNN参数量太大，需要较多计算资源

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2. 用了什么方法

• 完全不使用3D CNN。
• 提出了两个基本结构CSTM&CMM
  • CSTM，全称 Channel-wise SpatioTemporal Module
    • 用于快速提取时空特征。
    • 主要过程就是reshape后在T维度上进行1D卷积操作。
    • 注意，这里使用的channel wise卷积，应该就是depthwise卷积的意思吧。可以把这种卷积看做是分组卷积的极端情况。
  • CMM，全称 Channel-wise Motion Module
    • 用于提取动作特征
    • 主要过程就是先用2D卷积提取每一帧的特征，然后对相邻帧的特征进行融合，concat后得到最终结果。
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• 使用了一个类似于ResNet的结构，通过CSTM/CMM来构建整体网络
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3. 效果如何

• 结果很好，在若干数据集上都达到了SOTA。
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• 时间性能上的对比，感觉速度不如TSM，但accruacy有较大提升
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4. 还存在什么问题

• 作者说了不会开源。

• 用在online demo上可能没有什么优势。