我们提出了块茎:一种简单的时空视频动作检测解决方案。与依赖于离线演员检测器或手工设计的演员位置假设的现有方法不同,我们建议通过同时执行动作定位和识别从单个表示来直接检测视频中的动作微管。块茎学习一组管芯查询,并利用微调模块来模拟视频剪辑的动态时空性质,其有效地加强了与在时空空间中的演员位置假设相比的模型容量。对于包含过渡状态或场景变更的视频,我们提出了一种上下文意识的分类头来利用短期和长期上下文来加强行动分类,以及用于检测精确的时间动作程度的动作开关回归头。块茎直接产生具有可变长度的动作管,甚至对长视频剪辑保持良好的结果。块茎在常用的动作检测数据集AVA,UCF101-24和JHMDB51-21上优于先前的最先进。
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We introduce the Action Transformer model for recognizing and localizing human actions in video clips. We repurpose a Transformer-style architecture to aggregate features from the spatiotemporal context around the person whose actions we are trying to classify. We show that by using high-resolution, person-specific, class-agnostic queries, the model spontaneously learns to track individual people and to pick up on semantic context from the actions of others. Additionally its attention mechanism learns to emphasize hands and faces, which are often crucial to discriminate an action -all without explicit supervision other than boxes and class labels. We train and test our Action Transformer network on the Atomic Visual Actions (AVA) dataset, outperforming the state-of-the-art by a significant margin using only raw RGB frames as input.
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Detection Transformer (DETR) and Deformable DETR have been proposed to eliminate the need for many hand-designed components in object detection while demonstrating good performance as previous complex hand-crafted detectors. However, their performance on Video Object Detection (VOD) has not been well explored. In this paper, we present TransVOD, the first end-to-end video object detection system based on spatial-temporal Transformer architectures. The first goal of this paper is to streamline the pipeline of VOD, effectively removing the need for many hand-crafted components for feature aggregation, e.g., optical flow model, relation networks. Besides, benefited from the object query design in DETR, our method does not need complicated post-processing methods such as Seq-NMS. In particular, we present a temporal Transformer to aggregate both the spatial object queries and the feature memories of each frame. Our temporal transformer consists of two components: Temporal Query Encoder (TQE) to fuse object queries, and Temporal Deformable Transformer Decoder (TDTD) to obtain current frame detection results. These designs boost the strong baseline deformable DETR by a significant margin (2 %-4 % mAP) on the ImageNet VID dataset. TransVOD yields comparable performances on the benchmark of ImageNet VID. Then, we present two improved versions of TransVOD including TransVOD++ and TransVOD Lite. The former fuses object-level information into object query via dynamic convolution while the latter models the entire video clips as the output to speed up the inference time. We give detailed analysis of all three models in the experiment part. In particular, our proposed TransVOD++ sets a new state-of-the-art record in terms of accuracy on ImageNet VID with 90.0 % mAP. Our proposed TransVOD Lite also achieves the best speed and accuracy trade-off with 83.7 % mAP while running at around 30 FPS on a single V100 GPU device. Code and models will be available for further research.
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当前的时空动作管检测方法通常将一个给定键框的边界框提案扩展到附近帧的3D颞轴和池特征。但是,如果演员的位置或形状通过大型的2D运动和可变性,由于大型摄像机运动,大型演员形状变形,快速演员的动作等,这种合并就无法积累有意义的时空特征。在这项工作中,我们旨在研究在大动作下的动作检测中观察到Cuboid感知特征聚集的性能。此外,我们建议通过跟踪参与者并沿各个轨道进行时间特征聚集来增强演员特征表示。我们在各种固定时间尺度的动作管/轨道框之间使用相交的行动者(IOU)定义了演员运动。随着时间的推移,具有较大运动的动作将导致较低的IOU,并且较慢的动作将保持更高的IOU。我们发现,轨道感知功能聚集始终取得了巨大的改善,尤其是对于与Cuboid感知的基线相比,在大型运动下进行的动作。结果,我们还报告了大规模多运动数据集的最先进。
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时间动作检测(TAD)旨在确定未修剪视频中每个动作实例的语义标签和边界。先前的方法通过复杂的管道来解决此任务。在本文中,我们提出了一个具有简单集的预测管道的端到端时间动作检测变压器(TADTR)。给定一组名为“动作查询”的可学习嵌入,Tadtr可以从每个查询的视频中自适应提取时间上下文,并直接预测动作实例。为了适应TAD的变压器,我们提出了三个改进,以提高其所在地意识。核心是一个时间可变形的注意模块,在视频中有选择地参加一组稀疏的密钥片段。片段的完善机制和动作回归头旨在完善预测实例的边界和信心。 TADTR需要比以前的检测器更低的计算成本,同时保留了出色的性能。作为一个独立的检测器,它在Thumos14(56.7%地图)和HACS段(32.09%地图)上实现了最先进的性能。结合一个额外的动作分类器,它在ActivityNet-1.3上获得了36.75%的地图。我们的代码可在\ url {https://github.com/xlliu7/tadtr}上获得。
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To understand the world, we humans constantly need to relate the present to the past, and put events in context. In this paper, we enable existing video models to do the same. We propose a long-term feature bank-supportive information extracted over the entire span of a video-to augment state-of-the-art video models that otherwise would only view short clips of 2-5 seconds. Our experiments demonstrate that augmenting 3D convolutional networks with a long-term feature bank yields state-of-the-art results on three challenging video datasets: AVA, EPIC-Kitchens, and Charades. Code is available online. 1 1 https://github.com/facebookresearch/ video-long-term-feature-banks Input clip (4 seconds) Target frame
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Modeling the visual changes that an action brings to a scene is critical for video understanding. Currently, CNNs process one local neighbourhood at a time, thus contextual relationships over longer ranges, while still learnable, are indirect. We present TROI, a plug-and-play module for CNNs to reason between mid-level feature representations that are otherwise separated in space and time. The module relates localized visual entities such as hands and interacting objects and transforms their corresponding regions of interest directly in the feature maps of convolutional layers. With TROI, we achieve state-of-the-art action recognition results on the large-scale datasets Something-Something-V2 and EPIC-Kitchens-100.
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在这项工作中,我们呈现SEQFormer,这是一个令人沮丧的视频实例分段模型。 SEQFormer遵循Vision变换器的原理,该方法模型视频帧之间的实例关系。然而,我们观察到一个独立的实例查询足以捕获视频中的时间序列,但应该独立地使用每个帧进行注意力机制。为此,SEQFormer在每个帧中定位一个实例,并聚合时间信息以学习视频级实例的强大表示,其用于动态地预测每个帧上的掩模序列。实例跟踪自然地实现而不进行跟踪分支或后处理。在YouTube-VIS数据集上,SEQFormer使用Reset-50个骨干和49.0 AP实现47.4个AP,其中Reset-101骨干,没有响铃和吹口哨。此类成果分别显着超过了以前的最先进的性能4.6和4.4。此外,与最近提出的Swin变压器集成,SEQFormer可以实现59.3的高得多。我们希望SEQFormer可能是一个强大的基线,促进了视频实例分段中的未来研究,同时使用更强大,准确,整洁的模型来实现该字段。代码和预先训练的型号在https://github.com/wjf5203/seqformer上公开使用。
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最近,视频变压器在视频理解方面取得了巨大成功,超过了CNN性能;然而,现有的视频变换器模型不会明确地模拟对象,尽管对象对于识别操作至关重要。在这项工作中,我们呈现对象区域视频变换器(Orvit),一个\ emph {对象为中心}方法,它与直接包含对象表示的块扩展视频变压器图层。关键的想法是从早期层开始融合以对象形式的表示,并将它们传播到变压器层中,从而影响整个网络的时空表示。我们的orvit块由两个对象级流组成:外观和动态。在外观流中,“对象区域关注”模块在修补程序上应用自我关注和\ emph {对象区域}。以这种方式,Visual对象区域与统一修补程序令牌交互,并通过上下文化对象信息来丰富它们。我们通过单独的“对象 - 动态模块”进一步模型对象动态,捕获轨迹交互,并显示如何集成两个流。我们在四个任务和五个数据集中评估我们的模型:在某事物中的某些问题和几次射击动作识别,以及在AVA上的某些时空动作检测,以及在某种东西上的标准动作识别 - 某种东西 - 东西,潜水48和EPIC-Kitchen100。我们在考虑的所有任务和数据集中展示了强大的性能改进,展示了将对象表示的模型的值集成到变压器体系结构中。对于代码和预用模型,请访问项目页面\ url {https://roeiherz.github.io/orvit/}
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我们考虑在与给定文本查询相对应的视频中定位时空管的问题。这是一项具有挑战性的任务,需要对时间,空间和多模式相互作用进行联合有效的建模。为了解决此任务,我们提出了TubedEtr,这是一种基于变压器的体系结构,灵感来自此类模型在文本条件条件的对象检测中的最新成功。我们的模型特别包括:(i)有效的视频和文本编码器,该视频和文本编码器对稀疏采样帧进行了空间多模式相互作用,以及(ii)共同执行时空定位的时空解码器。我们通过广泛的消融研究证明了我们提出的组件的优势。我们还在时空视频接地任务上评估了我们的完整方法,并在具有挑战性的VIDSTG和HC-STVG基准方面证明了对最新技术的改进。代码和训练有素的模型可在https://antoyang.github.io/tubedetr.html上公开获得。
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基于文本的视频细分旨在通过用文本查询指定演员及其表演动作来细分视频序列中的演员。由于\ emph {emph {语义不对称}的问题,以前的方法无法根据演员及其动作以细粒度的方式将视频内容与文本查询对齐。 \ emph {语义不对称}意味着在多模式融合过程中包含不同量的语义信息。为了减轻这个问题,我们提出了一个新颖的演员和动作模块化网络,该网络将演员及其动作分别定位在两个单独的模块中。具体来说,我们首先从视频和文本查询中学习与参与者相关的内容,然后以对称方式匹配它们以定位目标管。目标管包含所需的参与者和动作,然后将其送入完全卷积的网络,以预测演员的分割掩模。我们的方法还建立了对象的关联,使其与所提出的时间建议聚合机制交叉多个框架。这使我们的方法能够有效地细分视频并保持预测的时间一致性。整个模型允许联合学习参与者的匹配和细分,并在A2D句子和J-HMDB句子数据集上实现单帧细分和完整视频细分的最新性能。
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时空动作检测是视频理解的重要组成部分。当前的时空动作检测方法将首先使用对象检测器获得人候选建议。然后,该模型将将候选人分为不同的行动类别。所谓的两阶段方法很重,很难在现实世界应用中应用。一些现有的方法使用统一的模型结构,但它们使用香草模型的性能不佳,并且通常需要额外的模块来提高性能。在本文中,我们探讨了建立端到端时空动作探测器的策略,其修改最少。为此,我们提出了一种名为ME-STAD的新方法,该方法以端到端的方式解决了空间 - 周期性动作检测问题。除模型设计外,我们还提出了一种新颖的标签策略,以处理空间数据集中的稀疏注释。提出的ME-STAD比原始的两阶段探测器和减少80%的FLOPS取得更好的结果(2.2%的MAP增强)。此外,我们提出的我的stad仅具有先前方法的最小修改,并且不需要额外的组件。我们的代码将公开。
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这项工作旨在使用带有动作查询的编码器框架(类似于DETR)来推进时间动作检测(TAD),该框架在对象检测中表现出了巨大的成功。但是,如果直接应用于TAD,该框架遇到了几个问题:解码器中争论之间关系的探索不足,由于培训样本数量有限,分类培训不足以及推断时不可靠的分类得分。为此,我们首先提出了解码器中的关系注意机制,该机制根据其关系来指导查询之间的注意力。此外,我们提出了两项​​损失,以促进和稳定行动分类的培训。最后,我们建议在推理时预测每个动作查询的本地化质量,以区分高质量的查询。所提出的命名React的方法在Thumos14上实现了最新性能,其计算成本比以前的方法低得多。此外,还进行了广泛的消融研究,以验证每个提出的组件的有效性。该代码可在https://github.com/sssste/reaeact上获得。
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时空视频接地(STVG)的重点是检索由自由形式的文本表达式描绘的特定物体的时空管。现有方法主要将这一复杂的任务视为平行框架的问题,因此遭受了两种类型的不一致缺点:特征对齐不一致和预测不一致。在本文中,我们提出了一个端到端的一阶段框架,称为时空的一致性变压器(STCAT),以减轻这些问题。特别是,我们引入了一个新颖的多模式模板,作为解决此任务的全球目标,该目标明确限制了接地区域并将所有视频框架之间的预测联系起来。此外,为了在足够的视频文本感知下生成上述模板,提出了一个编码器架构来进行有效的全局上下文建模。由于这些关键设计,STCAT享有更一致的跨模式特征对齐和管预测,而无需依赖任何预训练的对象探测器。广泛的实验表明,我们的方法在两个具有挑战性的视频基准(VIDSTG和HC-STVG)上胜过先前的最先进的,这说明了拟议框架的优越性,以更好地理解视觉与自然语言之间的关联。代码可在\ url {https://github.com/jy0205/stcat}上公开获得。
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Temporal action detection (TAD) is extensively studied in the video understanding community by generally following the object detection pipeline in images. However, complex designs are not uncommon in TAD, such as two-stream feature extraction, multi-stage training, complex temporal modeling, and global context fusion. In this paper, we do not aim to introduce any novel technique for TAD. Instead, we study a simple, straightforward, yet must-known baseline given the current status of complex design and low detection efficiency in TAD. In our simple baseline (termed BasicTAD), we decompose the TAD pipeline into several essential components: data sampling, backbone design, neck construction, and detection head. We extensively investigate the existing techniques in each component for this baseline, and more importantly, perform end-to-end training over the entire pipeline thanks to the simplicity of design. As a result, this simple BasicTAD yields an astounding and real-time RGB-Only baseline very close to the state-of-the-art methods with two-stream inputs. In addition, we further improve the BasicTAD by preserving more temporal and spatial information in network representation (termed as PlusTAD). Empirical results demonstrate that our PlusTAD is very efficient and significantly outperforms the previous methods on the datasets of THUMOS14 and FineAction. Meanwhile, we also perform in-depth visualization and error analysis on our proposed method and try to provide more insights on the TAD problem. Our approach can serve as a strong baseline for future TAD research. The code and model will be released at https://github.com/MCG-NJU/BasicTAD.
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动作检测的任务旨在在每个动作实例中同时推论动作类别和终点的本地化。尽管Vision Transformers推动了视频理解的最新进展,但由于在长时间的视频剪辑中,设计有效的架构以进行动作检测是不平凡的。为此,我们提出了一个有效的层次时空时空金字塔变压器(STPT)进行动作检测,这是基于以下事实:变压器中早期的自我注意力层仍然集中在局部模式上。具体而言,我们建议在早期阶段使用本地窗口注意来编码丰富的局部时空时空表示,同时应用全局注意模块以捕获后期的长期时空依赖性。通过这种方式,我们的STPT可以用冗余的大大减少来编码区域和依赖性,从而在准确性和效率之间进行有希望的权衡。例如,仅使用RGB输入,提议的STPT在Thumos14上获得了53.6%的地图,超过10%的I3D+AFSD RGB模型超过10%,并且对使用其他流量的额外流动功能的表现较少,该流量具有31%的GFLOPS ,它是一个有效,有效的端到端变压器框架,用于操作检测。
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speed among all existing VIS models, and achieves the best result among methods using single model on the YouTube-VIS dataset. For the first time, we demonstrate a much simpler and faster video instance segmentation framework built upon Transformers, achieving competitive accuracy. We hope that VisTR can motivate future research for more video understanding tasks.
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这项工作的目的是学习以对象为中心的视频表示形式,以改善对新任务的可转让性,即与动作分类前训练任务不同的任务。为此,我们介绍了基于变压器体系结构的新的以对象为中心的视频识别模型。该模型学习了视频中以对象为中心的摘要向量,并使用这些向量融合视频剪辑的视觉和时空轨迹“模态”。我们还引入了一种新型的轨迹对比损失,以进一步增强这些摘要矢量的物质性。通过在四个数据集上进行实验 - Somethingsometh-v2,Somethingse,Action Genome和Epickitchens-我们表明,以对象为中心的模型优于先验的视频表示(对象 - 敏捷和对象感知)看不见的对象和看不见的环境; (2)小型学习新课程; (3)线性探测到其他下游任务;以及(4)用于标准动作分类。
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Transformer models have shown great success handling long-range interactions, making them a promising tool for modeling video. However they lack inductive biases and scale quadratically with input length. These limitations are further exacerbated when dealing with the high dimensionality introduced with the temporal dimension. While there are surveys analyzing the advances of Transformers for vision, none focus on an in-depth analysis of video-specific designs. In this survey we analyze main contributions and trends of works leveraging Transformers to model video. Specifically, we delve into how videos are handled as input-level first. Then, we study the architectural changes made to deal with video more efficiently, reduce redundancy, re-introduce useful inductive biases, and capture long-term temporal dynamics. In addition we provide an overview of different training regimes and explore effective self-supervised learning strategies for video. Finally, we conduct a performance comparison on the most common benchmark for Video Transformers (i.e., action classification), finding them to outperform 3D ConvNets even with less computational complexity.
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视觉变压器正在成为解决计算机视觉问题的强大工具。最近的技术还证明了超出图像域之外的变压器来解决许多与视频相关的任务的功效。其中,由于其广泛的应用,人类的行动识别是从研究界受到特别关注。本文提供了对动作识别的视觉变压器技术的首次全面调查。我们朝着这个方向分析并总结了现有文献和新兴文献,同时突出了适应变形金刚以进行动作识别的流行趋势。由于其专业应用,我们将这些方法统称为``动作变压器''。我们的文献综述根据其架构,方式和预期目标为动作变压器提供了适当的分类法。在动作变压器的背景下,我们探讨了编码时空数据,降低维度降低,框架贴片和时空立方体构造以及各种表示方法的技术。我们还研究了变压器层中时空注意的优化,以处理更长的序列,通常通过减少单个注意操作中的令牌数量。此外,我们还研究了不同的网络学习策略,例如自我监督和零局学习,以及它们对基于变压器的行动识别的相关损失。这项调查还总结了在具有动作变压器重要基准的评估度量评分方面取得的进步。最后,它提供了有关该研究方向的挑战,前景和未来途径的讨论。
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