?原創 ·?作者 | 王語霖

單位?|?清華大學自動化系

研究方向?|?機器學習、計算機視覺

本文主要介紹我們被 ICCV 2021 會議錄用為 Oral Presentation 的一篇文章：Adaptive Focus for Efficient Video Recognition。代碼和預訓練模型已經在 Github 上面放出，歡迎大家試用和吐槽。

論文標題：

Adaptive Focus for Efficient Video Recognition

論文來源：

ICCV 2021

論文鏈接：

https://arxiv.org/pdf/2105.03245.pdf

代碼鏈接：

https://github.com/blackfeather-wang/AdaFocus

B站視頻簡介：

https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1a7sD/

現有高效視頻識別算法往往關注于降低視頻的時間冗余性（即將計算集中于視頻的部分關鍵幀），如圖 1 (b)。本文則發現，降低視頻的空間冗余性（即尋找和重點處理視頻幀中最關鍵的圖像區域），如圖 1 (c)，同樣是一種效果顯著、值得探索的方法；且后者與前者有效互補（即完全可以同時建模時空冗余性，例如關注于關鍵幀中的關鍵區域），如圖 1 (d)。在方法上，本文提出了一個通用于大多數網絡的?AdaFocus 框架，在同等精度的條件下，相較 AR-Net (ECCV-2020) 將計算開銷降低了?2.1-3.2 倍，將 TSM 的?GPU 實測推理速度加快了?1.4 倍。

▲?圖1 AdaFocus 與現有方法的對比

研究動機及簡介

相較于圖像，視頻識別是一個分布范圍更廣、應用場景更多的任務。如下圖所示，每分鐘，即有超過?300 小時的視頻上傳至 YouTube；至 2022 年，超過?82%?的消費互聯網流量將由在線視頻組成。自動識別這些海量視頻中的人類行為、事件、緊急情況等內容，對于視頻推薦、監控等受眾廣泛的實際應用具有重要意義。

▲?圖2 在線視頻的規模

近年來，已有很多基于深度學習的視頻識別算法取得了較佳的性能，如 TSM、SlowFast、I3D 等。然而，一個嚴重的問題是，相較于圖像，使用深度神經網絡處理視頻通常會引入很大的計算開銷。如下圖所示，將 ResNet-50 應用于視頻識別將使運算量（FLOPs）擴大?8-75 倍。

▲?圖3 視頻識別模型計算成本較高

因此，一個關鍵問題在于，如何降低視頻識別模型的計算開銷。一個非常自然的想法是從視頻的時間維度入手：一方面，相鄰的視頻幀之間往往具有較大的相似性，逐幀處理將引入冗余計算；另一方面，并非全部視頻幀的內容都與識別任務相關?，F有工作大多從這一時間冗余性出發，動態尋找視頻中的若干關鍵幀進行重點處理，以降低計算成本，如下圖所示。

▲?圖4 基于時間冗余性的高效視頻識別

但是，值得注意的一點是，我們發現，目前尚未有工作關注于視頻中的空間冗余性。具體而言，在每一幀視頻中，事實上只有一部分空間區域與識別任務相關，例如下圖中的運動員、起跳動作、水花等。

▲?圖5 視頻幀的空間冗余性

出于這一點，本文以回答圖 6 中的兩個問題作為主線：

1. 空間冗余性是否可以用于實現高效視頻識別？假如我們能找到每一視頻幀中的關鍵區域，并將主要的計算集中于這些更有價值的部分，而盡可能略過其他任務相關信息較少的區域，理論上，我們就可以顯著降低網絡的計算開銷（事實上，我們之前基于單張圖像驗證過類似做法的效果：NeurIPS 2020 | Glance and Focus: 通用、高效的神經網絡自適應推理框架 [1]）。

2. 空間、時間冗余性是否互補？若上述假設成立的話，它應當可與現存的、基于時間冗余性的工作相結合，因為我們完全可以先找到少數關鍵幀，再僅在這些幀中尋找關鍵的圖像區域進行重點處理。

▲?圖6 使用空間冗余性進行高效視頻識別

方法詳述

首先為了回答問題 1，我們設計了一個 AdaFocus 框架，其結構如下圖所示：

▲?圖7 AdaFocus 網絡結構

此處我們假設視頻幀按時間次序逐個輸入網絡，AdaFocus 使用四個組件對其進行處理：

1. 全局CNN（Global CNN）是一個輕量化的卷積網絡（例如MobileNet-V2），用于以低成本對每一幀視頻進行粗略處理，獲取其空間分布信息。

2. 策略網絡??（Policy Network）是一個循環神經網絡（RNN），以?的提取出的特征圖作為輸入，用于整合到目前為止所有視頻幀的信息，進而決定當前幀中包含最重要信息的一個圖像小塊（patch）的位置。值得注意的是由于取得patch 的 crop 操作不可求導，是使用強化學習中的策略梯度方法（policy gradient）訓練的。

3. 局部 CNN??（Local CNN）是一個容量大、準確率高但參數量和計算開銷較大的卷積網絡（例如 ResNet），僅處理策略網絡??選擇出的局部 patch，由于 patch 的空間尺寸小于原圖，處理其的計算開銷顯著低于處理整個視頻幀。

4. 分類器??（Classifier）為另一個循環神經網絡（RNN），輸入為?和??輸出特征的并聯，用于整合過去所有視頻幀的信息，以得到目前最優的識別結果?（??表示幀序號）。

AdaFocus 的訓練分為三個階段。在第一階段，我們移除策略網絡??，隨機選取局部 patch，訓練網絡的分類部分最小化交叉熵損失，如下圖所示。這一階段意在訓練網絡從隨機的 patch 序列中自適應提取信息，我們進而便可以根據分類部分網絡的行為判斷不同 patch 的重要性。

▲?圖8 訓練階段1

在第二階段，我們引入隨機初始化的策略網絡??，將之建模為智能體（agent），固定分類部分，以強化學習算法對??進行訓練，優化目標為最大化折扣獎勵函數。

▲?圖9 訓練階段2

關于強化學習的具體細節，請參見我們的 paper。粗略而言，我們將選擇 patch 建模為一個在若干個候選 patch 上的多類離散分布，每一類別的概率由策略網絡??的輸出決定。訓練時，我們隨機從這個分布中采樣出一個動作，并得到一個對應的獎勵函數值（reward），reward 較大的動作將受到鼓勵，reward較低的動作則將受到抑制。我們將 reward 的值定義為給定動作在標簽類別上的 confidence 上升的效果與隨機選擇 patch 所得效果的比較。

▲?圖10 策略網絡的訓練方法

在第三個階段，我們固定階段二學到的 patch 選擇策略，對 AdaFocus 的分類部分進行微調。這一階段并非必須，但可以些微提升網絡的分類性能。?

▲?圖11 訓練階段3

到目前為止，AdaFocus 對每一幀視頻花費的計算量是均等的，換言之，其只建模了空間冗余性。為了探索空間、時間冗余性是否互補的問題，我們提出了增強版本的 AdaFocus，AdaFocus+。具體而言，我們加入了一個與??結構完全相同的策略網絡??，用于判斷對于每一幀視頻是否激活??處理由??選擇出的局部 patch，如下圖所示。

▲?圖12 AdaFocus+

??可以在訓練階段二中，?的訓練完成后采用與其相同的強化學習算法進行訓練。?的輸出決定了一個二分類分布（Bernoulli distribution）的參數，訓練時，我們隨機從該分布中采樣，并在采樣得激活??時將該操作所帶來的標簽類別上的confidence上升的效果與激活?的計算開銷進行比較。只有當這一比較結果為正時，激活??這一動作才會得到鼓勵。

關于 AdaFocus 和 AdaFocus+ 的更多細節，由于比較繁雜，不在這里贅述，可以參閱我們的 paper。

實驗結果

與其他高效視頻識別框架的比較（基于 ActivityNet）：

▲?圖13 ActivityNet

在 FCVID 和 Mini-Kinetics 上的結果：

▲?圖14 FCVID, Mini-Kinetics

基于 TSM 部署 AdaFocus 的結果，包含理論計算開銷、CPU 和 GPU 的實際測速結果：

▲?圖15 AdaFocus-TSM在something-something V1, V2上的實際效果

AdaFocus 的可視化結果，綠色方框代表我們的方法在每一幀選擇的 patch，可見 AdaFocus 成功定位到視頻幀中的任務相關區域，例如帆船、自行車、做三明治的手部動作、摩托、長笛、運動員等。

▲?圖16 可視化結果

關于網絡結構設計的細節、獎勵函數的設計、習得 patch 選擇策略的有效性，我們還提供了詳盡的消融實驗（Ablation Study）結果，細節請參閱我們的 paper。

結語

總結來說，這項工作的貢獻點在于：

1. 在現有的基于時間冗余性的方法之外，思考利用空間冗余性實現高效視頻識別；

2. 基于強化學習，提出了一種在理論上和實測速度上效果都比較明顯的通用框架，AdaFocus；

3. 在五個數據集上進行了實驗，包括與其他通用框架的比較和部署于現有高效識別網絡（例如 TSM）上的效果等。

歡迎大家 follow 我們的工作。

@InProceedings{Wang_2021_ICCV,author = {Wang, Yulin and Chen, Zhaoxi and Jiang, Haojun and Song, Shiji and Han, Yizeng and Huang, Gao},title = {Adaptive Focus for Efficient Video Recognition},booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)},month = {October},year = {2021} }

如有任何問題，歡迎留言或者給我發郵件，附上我的主頁鏈接：
http://www.rainforest-wang.cool/

參考文獻

[1]?https://zhuanlan.zhihu.com/p/266306870

特別鳴謝

感謝 TCCI 天橋腦科學研究院對于 PaperWeekly 的支持。TCCI 關注大腦探知、大腦功能和大腦健康。

更多閱讀

#投 稿?通 道#

?讓你的文字被更多人看到?

如何才能讓更多的優質內容以更短路徑到達讀者群體，縮短讀者尋找優質內容的成本呢？答案就是：你不認識的人。

總有一些你不認識的人，知道你想知道的東西。PaperWeekly 或許可以成為一座橋梁，促使不同背景、不同方向的學者和學術靈感相互碰撞，迸發出更多的可能性。?

PaperWeekly 鼓勵高校實驗室或個人，在我們的平臺上分享各類優質內容，可以是最新論文解讀，也可以是學術熱點剖析、科研心得或競賽經驗講解等。我們的目的只有一個，讓知識真正流動起來。

📝?稿件基本要求：

? 文章確系個人原創作品，未曾在公開渠道發表，如為其他平臺已發表或待發表的文章，請明確標注?

? 稿件建議以?markdown?格式撰寫，文中配圖以附件形式發送，要求圖片清晰，無版權問題

? PaperWeekly 尊重原作者署名權，并將為每篇被采納的原創首發稿件，提供業內具有競爭力稿酬，具體依據文章閱讀量和文章質量階梯制結算

📬?投稿通道：

? 投稿郵箱：hr@paperweekly.site?

? 來稿請備注即時聯系方式（微信），以便我們在稿件選用的第一時間聯系作者

? 您也可以直接添加小編微信（pwbot02）快速投稿，備注：姓名-投稿

△長按添加PaperWeekly小編

🔍

現在，在「知乎」也能找到我們了

進入知乎首頁搜索「PaperWeekly」

點擊「關注」訂閱我們的專欄吧

·

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ICCV 2021 Oral | AdaFocus：利用空间冗余性实现高效视频识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。