This repo introduces some wonderful works for action recognition, especially the skeleton-based action recognition method.
- Two-stream based
- 3D convolution based
- C3D: Generic Features for Video Analysis paper code
- Temporal 3D ConvNets: New Architecture and Transfer Learning for Video Classification paper code
- A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition paper code
- Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset paper code
- Non-local Neural Networks paper code
- Skeleton based
- Co-occurrence Feature Learning for Skeleton based Action Recognition using Regularized Deep LSTM Networks paper
- An End-to-End Spatio-Temporal Attention Model for Human Action Recognition from Skeleton Data paper project
- View Adaptive Neural Networks for High Performance Skeleton-based Human Action Recognition paper
- Co-occurrence Feature Learning from Skeleton Data for Action Recognition and Detection with Hierarchical Aggregation paper
- Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition paper code
- Others
给定图片，设计相关网络学习图片中人物的关键点信息
- MPII
- 样本数：25K images，关节点个数：16
- 全身，单人/多人，40K people，410 human activities
- MSCOCO
- 样本数：>= 30W，关节点个数：18
- 全身，多人，keypoints on 10W people
- AI Challenge
- 样本数：21W Training, 3W Validation, 3W Testing，关节点个数：14
- 全身，多人，38W people
相对于只给出RGB视频的kinetics等数据集而言，该类动作数据集还提供了人物的skeleton信息等，各数据集大致对比如下图
- NTU RGB+D
- 目前最大的3d动作识别数据集
- 采集了RGB视频, 深度图像序列, skeleton信息(25个关键点的三维位置信息), 红外线视频帧
- 两种评测体系: cross-subject和cross-view
- cross-subject：按照不同人物拆分训练集/测试集
- cross-view：按照摄像头的不同视角拆分训练集/测试集
- SBU Kinect Interaction
- 每个动作由2个人物执行
- 282段视频, 8个动作类别，6822帧, 15个关键点信息
- PKU-MMD
- 包含RGB视频, 深度图像信息, 红外线帧，skeleton信息
- 本意是为action detection任务构建的
- SYSU 3D Human-Object Interaction Set (SYSU)
- 12 个动作类别, 40个人物, 480段视频, 20个关键点
- 动作之间有较大相似性
- UWA3D Multiview Activity II Dataset (UWA3D)
- 1075段视频，30个动作, 10个人物, 4种不同的视角(front view, left side view, right side view, top view)
- 视角的多样性, 自遮挡问题, 动作之间有较大相似性
-
估计姿势信息需要了解全局，不同关键点之间的连接关系分布在各个尺度上，设计的网络需要同时捕捉到这些不同尺度的特征并做出pixel-wise的预测
- 重复bottom-up和top-down操作，以及使用中层监督方式
-
hourglass网络结构
- 每次降采样之前，分出上半路保留原尺度信息
- 每次升采样之后，和上一个尺度的数据相加
- 两次降采样之间，使用三个Residual模块提取特征
- 两次相加之间，使用一个Residual模块提取特征
- 网络的输出为一系列heatmaps，表示关键点在每个像素处存在的可能性
-
整体网络结构由几个hourglass网络堆叠而成，且在每个hourglass模块的输出处都引入监督信息
| paper id | NTU RGB+D(cs, cv) | SBU |
|---|---|---|
| 1 | - | 90.41% |
| 2 | 73.4%, 81.2% | 91.51% |
| 3 | 82.89%, 90.10% | - |
| 4 | 89.1%, 94.7% | 98.3% |
| 5 | 86.5%, 91.1% | 98.6% |
| 6 | 81.5%, 88.3% | - |
some conclusion：
(1). cv准则下的效果比cs准则下的效果好，这表明：不同人物在执行相同动作时的差异性比不同视角的差异性要大，即intra-class differences问题，这在其他任务上也比较常见
(2). 基于LSTM的效果不如基于CNN的效果
some preview:
- 基于LSTM的动作识别框架：
- 每一帧的关键点信息(展成一个特定长度的向量，关键点个数*关键点维度)送入LSTM，之后再在时序上对LSTM的输出做融合
- 基于CNN的动作识别框架
- 将skeleton序列表示为一张大小为(序列长度, 关键点个数, 关键点维度)的图像，如一段帧数为32且每帧包含16个关键点的二维信息的序列可以表示为(32, 16, 2)的tensor
[1]. Co-occurrence Feature Learning for Skeleton based Action Recognition using Regularized Deep LSTM Networks
-
什么是Co-occurrence
- 人的某个行为动作常常和骨架的一些特定关节点构成的集合，以及这个集合中节点的交互密切相关。如要判别是否在打电话，关节点“手腕”、“手肘”、“肩膀”和“头”的动作最为关键。不同的行为动作与之密切相关的节点集合有所不同，如对于“走路”的行为动作，“脚腕”、“膝盖”、“臀部”等关节点构成具有判别力的节点集合。我们将这种几个关节点同时影响和决定判别的特性称为共现性（Co-occurrence）
-
对LSTM网络的改进1：
-
学习Co-occurrence，将LSTM每一层的N个神经元分为K个组，每组的神经元共同负责一类或多类动作的判别力强的关键点集合，它们共同地和某些关节点有更大的连接权值，而和其他关节点有较小的连接权值
如下图所示，第k组的神经元都只和某些节点有连接
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如何实现分组神经元：
- 在损失函数里增加co-occurrence正则项，$W_{x\beta, k}$表示第k组神经元的参数矩阵，若它能学到某些动作的关键点连接模式，那它将会是column sparse的，即loss最小
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-
对LSTM网络的改进2：
- 对最后一个LSTM的每个门都引入dropout，可以学习更好的参数
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整体网络结构如下图所示
- 网络由3个双向LSTM和2个fc层组成，co-occurrence learning均在第2个lstm网络之前完成
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出发点：
- 对于每个动作而言，每一帧能提供的可判别信息不同，每一帧中的每个关键点的重要性也不同
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对LSTM网络引入注意力机制
- 引入joint-selection gates(关键点选择门)实现空间注意力机制，会自动选择判别能力强的关键点
- 引入frame-selection gates(帧选择门)实现时序注意力机制，对每一帧的重要性分配不同的权重
-
整体网络结构如下图所示
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输入t时刻的关键点信息，经空间注意力机制模块后，每个关键点的信息被空间权重$\alpha$调制，后送入基本的LSTM分类网络，时序注意力机制模块输出的时序权重$$\beta$$加权不同时刻的LSTM输出
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空间注意力机制模块
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网络如上图所示，由一个LSTM层，两个全连接层，一个归一化单元(即softmax函数)组成
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该模块的输出为：第k个关键点重要性的得分：
-
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归一化上述得分即可得到每个关键点的权重$\alpha$
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时序注意力机制
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网络如上图所示，由一个LSTM层，两个全连接层，一个ReLU单元组成
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序列的类别得分由所有时刻的得分通过时序权重$\beta$加权得到
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联合空间/时序注意力机制
- 带正则的损失函数
- 第一个正则项促使空间注意力机制去动态地关注更多关键点，而不是病态地忽略很多关键点
- 第二个正则项可防止梯度消失
- 第三个正则项可防止网络过拟合
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基于CNN的方法将skeleton序列表示为图片难免会损失时序信息，所以希望和lstm相辅相成
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SPF即Spatial-domain-feature作为LSTM的输入
-
包括：R (relative position), J (distances between joints) and L (distances between joints and lines)
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关键点j和k之间的相对位置表示为：
-
关键点j和k之间的欧式距离表示为：
-
关键点n到线jk的距离表示为：
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TPF即temporal-domain-feature作为CNN的输入
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包括：joint distances map (JDM) and joint trajectories map (JTM)
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具体的特征提取过程详见references：
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计算好上述提到的特征后，分别送入相应的lstm网络(3个)和cnn网络(7个)
- lstm有3层，cnn网络是AlexNet的结构
- lstm有3层，cnn网络是AlexNet的结构
-
现实场景中常包含多种不同视角的摄像头，而同一个动作在不同视角下存在着较大差异。这篇论文主要解决diversity of view的问题，学习到最合适的observation viewpoints，并将原始skeleton信息转换到此坐标系下的信息，之后再通过rnn或cnn进行动作分类，这样可以尽可能减少不同视角带来的影响
- global coordinate system O
- observation coordinate system
$$O'_{t}$$ - O坐标系的关键点$$v_{t,j} = [x_{t,j} , y_{t,j} , z_{t,j}]^T$$在$$O'_{t}$$坐标系下相对应的关键点为：
其中，R为旋转矩阵，由网络学出的旋转参数${\alpha, \beta, \gamma}$构建得到，d为平移参数
- 下图是更形象的表示：
-
基于RNN的视角自适应网络，View Adaptive Recurrent Neural Network (VA-RNN)
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View Adaptation subnetwork的两个分支都由LSTM和fc层构成，分别学习转换矩阵的旋转参数${\alpha, \beta, \gamma}$和平移参数$d$
下式的$h_t$表示第t时刻LSTM层的输出
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基于CNN的视角自适应网络，View Adaptive Convolution Neural Network (VA- CNN)
- 不再像rnn那样对每一帧都学习旋转参数，cnn对整个序列学习一致的旋转参数
- View Adaptation subnetwork由2个卷积层和1个fc层构成，卷积层的配置均为：channels=128, kernel size=5, stride=2
- main convet是ResNet-50
[5]. Co-occurrence Feature Learning from Skeleton Data for Action Recognition and Detection with Hierarchical Aggregation
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之前基于CNN的常规做法是将关键点维度信息放在channel维度，这样可以学到相互独立的point-level feature，但是更希望发掘不同关键点之间的关系，希望根据所有关键点学到一种全局响应，毕竟action是由所有关键点共同作用而成，那么此时就可以将关键点放在channel维度****(卷积层的输出是所有输入通道的全局响应)
-
整体网络结构如下图所示：
- 输入固定大小的tensor，前2个卷积层学到point-level feature(关键点所在维度的核大小始终为1)，后将关键点置换到channel维度，再经过2个卷积层学习所有关键点的全局响应
- 同时利用skeleton motion信息(简单地定义为两帧之间的skeleton信息的差)，motion信息的处理类似上述步骤
- skeleton和skeleton motion信息各经过4个卷积层后concat到一起，再经过一些卷积层和全连接层后得到最终的分类结果
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如何理解图卷积GCN：移步https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/153095639
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时空图的构造
- 所有帧的全部关键点组成图的节点集合V
- 同一帧的不同相连关键点之间建立spatial edges
- 不同帧的同一关键点之间建立temporal edges
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Spatial Graph Convolutional Neural Network
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回顾二维的卷积操作，在空间位置x处的输出值取决于x的邻域点集合及在每一点上的权重大小(滤波器参数)
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类比卷积操作的实现，GCN需要做两件事
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定义采样函数：与根节点的距离小于D的节点构成邻域集合
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定义权重函数：CNN的邻域节点个数是固定的，而GCN的邻域节点个数不固定，所以需要将邻域划分为K个子集，属于该子集的所有节点拥有相同的权重大小
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具体公式如下
其中$$B(v_{ti})$$表示$$v_{ti}$$的邻域集合，$$l_{ti}(v_{tj})$$表示该邻域节点$$v_{tj}$$的权重大小
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同理，空域GCN可推广到时空GCN(ST-GCN)，若两帧的时序距离小于$T/2$，则可认为属于这两帧的同一个关键点是邻域点
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如何将邻域划分为K个子集
- Uni-labeling
- 邻域集合中的每个点拥有相同的权重
- 会损失局部不同的信息
- Distance partitioning
- K=2，第一个子集只有根结点，第二个子集是其它邻域节点
- Spatial configuration partitioning
- 所有关键点的中心称为“重心”
- K=3，第一个子集只有根结点，第二个子集是那些到根结点的距离比到重心的距离远的节点，第三个子集是剩下的节点
三种不同的划分方式分别如下图b, c, d所示：
- Uni-labeling
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实现ST-GCN
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每一帧的关键点之间的连接方式通过邻接矩阵A和单位矩阵I表示
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根据上述公式，输出可表示为：
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React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent