[论文解读] Temporal attention filters for human activity recognition in videos.
本文提出可微分的时间注意力滤波器，通过建模可变时长的子事件来提升视频中人类活动识别的性能。该方法使用静态或通过LSTM学习得到的动态滤波器，聚焦于相关的时间片段，实现与卷积神经网络的端到端训练，通过显式捕捉时间结构从而提升识别准确率。
In this paper, we newly introduce the concept of temporal attention filters, and describe how they can be used for human activity recognition from videos. Many high-level activities are often composed of multiple temporal parts (e.g., sub-events) with different duration/speed, and our objective is to make the model explicitly consider such temporal structure using multiple temporal filters. Our attention filters are designed to be fully differentiable, allowing end-of-end training of the temporal filters together with the underlying frame-based or segment-based convolutional neural network architectures. The paper not only presents an approach of learning optimal static temporal attention filters to be shared across different videos, but also describes an approach of dynamically adjusting attention filters per testing video using recurrent long short-term memory networks (LSTMs). We experimentally confirm that the proposed concept of temporal attention filters benefits the activity recognition tasks by capturing the temporal structure in videos.
研究动机与目标
- 解决在视频中识别由时长和速度各异的子事件构成的高层活动的挑战。
- 开发一种显式建模视频序列时间结构的机制，以提升识别性能。
- 设计可完全微分的时间注意力滤波器，可与卷积神经网络联合训练。
- 探索利用LSTM实现每视频优化的静态与动态自适应注意力滤波器。
提出的方法
- 提出时间注意力滤波器作为可学习、可微分的模块，用于关注视频帧或片段中的相关时间片段。
- 引入在所有视频间共享的静态时间注意力滤波器，通过端到端训练进行优化。
- 利用LSTM开发动态注意力机制，以自适应地调整每条输入视频序列的滤波器参数。
- 将注意力滤波器与基于帧或基于片段的CNN架构集成，实现联合优化。
- 采用时间反向传播与标准反向传播联合训练注意力滤波器与底层CNN。
- 通过在时间窗口上学习注意力权重分布，突出重要子事件。
实验结果
研究问题
- RQ1可学习的时间注意力滤波器是否能提升对具有可变时长子事件的复杂人类活动的识别性能？
- RQ2可微分的时间注意力滤波器的集成是否能提升基于视频的活动识别性能？
- RQ3通过LSTM实现的动态注意力与静态注意力相比，在建模多样化时间结构方面表现如何？
- RQ4注意力机制是否能与CNN在视频识别中实现有效的端到端训练？
主要发现
- 所提出的時間注意力濾波器通過顯式建模視頻中可變時長的子事件，提升了活動識別性能。
- 使用可微分注意力濾波器實現了與CNN的端到端訓練，提升了特徵學習與時間對齊能力。
- 通過LSTM實現的動態注意力可實現每段視頻的時間關注度自適應調整，提升了對時間變異性的魯棒性。
- 與未顯式引入時間注意力機制的基線模型相比，該方法實現了更高的識別準確率。
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