TriDet: Temporal Action Detection with Relative Boundary Modeling

FSA·2024년 2월 22일
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temporal action detection

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정보

Abstract

  • 이 논문에서는 Temporal Action Detection를 위한, one-stage 프레임워크인 TriDet를 제시
  • 기존 방법들 문제점 1: 비디오 내에서 모호한 행동 경계로 인해 경계 예측이 부정확했음
  • 해결책
    • 이 문제를 완화하기 위해, 우리는 경계 주변의 추정된 상대적 확률 분포를 모델링하는 새로운 Trident-head를 제안
  • 기존 방법들 문제점 2: "self-attention의 rank loss(순위 손실) 문제"가 있었음
    • "self-attention의 rank loss(순위 손실) 문제"
      • 자기 주의(self-attention) 메커니즘은 비디오의 다양한 부분 사이의 관계를 이해하려고 할 때 중요한 정보를 놓칠 수 있으며, 이로 인해 행동 감지의 정확도가 떨어질 수 있음
      • 특히, 비디오의 다양한 시간적 단계(즉, 짧은 동작부터 길게 이어지는 동작까지)에 걸쳐 있는 정보를 적절히 결합하지 못할 때 이 문제가 발생
  • 해결책
    • 비디오의 다양한 시간적 크기를 고려하여 정보를 효과적으로 결합하고 분석하는 새로운 기술을 도입
      • 확장 가능한 세밀도 인식(Scalable-Granularity Perception, SGP) layer based feature pyramid
        • 이 층은 비디오 내에서 다양한 시간적 크기의 정보를 효율적으로 처리
        • self-attention 메커니즘의 한계를 극복하여 더 정확한 행동 감지를 가능하게 함
        • 즉, SGP 레이어는 비디오의 짧은 순간부터 긴 시간에 걸친 행동까지 다양한 '세밀도'의 정보를 잘 결합하고 이해할 수 있도록 함
        • 이를 통해 행동의 경계를 더 정확하게 식별하고, 비디오 내에서 행동을 더 잘 감지할 수 있음
  • THUMOS14, HACS, EPIC-KITCHEN100에서 SOTA 성능 확보 (비교적 낮은 계산량으로도)
  • https://github.com/dingfengshi/TriDet

2. Introduction

  • TAD에서의 큰 문제: 행동 경계가 보통 명확하지 않다는 것
    • 이의 구체적인 현상은 경계 주변의 순간들(즉, 비디오 특성 시퀀스 내의 시간적 위치)이 분류기로부터 상대적으로 높은 예측 응답 값을 가진다는 것

2.1. 모호한 경계를 잘 예측하는 방법

  • 행동의 시작과 끝 경계를 모델링하는 세 가지 다른 방법을 비교
  • 여기서 '경계'란 비디오 내에서 어떤 특정 행동이 시작하고 끝나는 시점
  1. 세그먼트 수준(Segment-level):
    • 이 접근 방식에서는 비디오의 한 구간(segment)에 대해 전역적으로 추출된 특성을 사용하여 경계를 찾음 (21,22,29,46,51)
    • 즉, 전체 구간을 보고 그 구간에 포함된 행동의 시작과 끝을 예측
    • 문제점은 각 순간의 세부적인 정보를 무시할 수 있다는 것
      • 즉, 행동이 바뀌는 정확한 순간을 놓칠 수 있습니다.
  2. 순간 수준(Instant-level):
    • 여기서는 비디오의 특정 순간만을 기반으로 행동의 경계를 직접 예측 (32,47)
    • 다시 말해, 경계가 될 수 있는 한 지점을 선택하고 그 지점에서의 정보만으로 시작과 끝을 예측
    • 그러나 이 방법은 경계 주변에서 발생할 수 있는 인접한 순간들 사이의 관계를 고려하지 않기 때문에 부정확할 수 있음
  3. 우리의 방법(Ours):
    • 이 새로운 접근 방식에서는 'Trident-head'라는 모델을 사용하여 경계의 상대 확률 분포를 추정
    • 이는 경계를 훨씬 더 세부적으로 모델링하는 방법으로, 경계를 예측하기 위해 경계점 주변의 여러 순간들의 정보를 모두 고려
  • 지역화 학습을 용이하게 하기 위해, 비디오의 시간적 특성의 상대적 응답 강도가 비디오 특성의 복잡성의 영향을 완화하고 지역화 정확도를 높일 수 있다고 가정
  • 이에 동기를 얻어, 행동 경계 지역화에 맞춤화된 새로운 검출 헤드인 Trident-head를 갖춘 단일 단계 행동 감지기를 제안
  • 구체적으로, 경계의 추정된 상대적 확률 분포를 통해 행동 경계를 모델링(그림 1 참조).
  • 그런 다음, 경계 오프셋은 인접 위치(즉, bins)의 기대값을 기반으로 계산
  • 보충 설명은 아래와 같음
  1. 지역화 학습 용이화 가정:
  • 예를 들어, 비디오에서 누군가가 뛰기 시작하는 순간을 생각해보세요. 이 순간은 뛰기 시작하기 직전과 비교했을 때 더 많은 움직임이 있을 것입니다. 그래서 이 순간의 '반응 강도'가 더 높다고 할 수 있습니다. 이 연구는 이러한 반응 강도를 정확히 측정하면, 비디오가 복잡하더라도(많은 움직임이나 변화가 있더라도), 행동이 시작하고 끝나는 정확한 시점을 더 잘 찾아낼 수 있다고 가정합니다.
    • 그래서, trident-head 중 2개의 head는, 각 Instant가 시작점일지, 끝점일지에 대한 확률을 별도로 추출함!
  • 단순히 말하면, 비디오에서 어떤 중요한 순간을 더 잘 찾아내기 위해서는 그 순간의 변화를 잘 살펴보자는 것입니다. 변화가 큰 순간은 행동이 시작하거나 끝나는 중요한 시점일 가능성이 높기 때문입니다. 이 가정은 이러한 변화를 더 정확하게 찾아냄으로써 행동 감지의 정확도를 높일 수 있다고 주장합니다.

Scalable-Granularity Perception (SGP)

  • Trident-head 외에도, 제안된 행동 감지기는 백본 네트워크와 feature 피라미드로 구성
    • 최근 TAD 방법들(9, 40, 47)은 Transformer 기반 특성 피라미드를 채택하고 유망한 성능을 보여줌
  • 그러나 비디오 백본의 비디오 feature은 스니펫 사이에 높은 유사성을 보이는 경향이 있으며, 이는 SA에 의해 더 악화되어 순위 손실 문제([12] 그림 2)를 유발
  • 또한, SA는 상당한 계산 오버헤드를 발생시킴
  • 다행히도, 우리는 이전의 트랜스포머 기반 레이어들(시간적 행동 감지에서)의 성공이 그들의 매크로 아키텍처, 즉 정규화 레이어와 피드포워드 네트워크(FFN)가 어떻게 연결되어 있는지에 주로 의존하며, 자기 주의 메커니즘보다는 이러한 구조에 더 크게 의존한다는 것을 발견
  • 따라서 우리는 자기 주의의 앞서 언급된 두 가지 문제를 완화하기 위해 효율적인 컨볼루션 기반 레이어인 Scalable-Granularity Perception (SGP) 레이어를 제안합니다.
  • SGP는 두 개의 주요 분기로 구성되어 있으며,
    • 이는 각 순간의 특징을 구별하는 능력을 증가시키고
    • 다양한 크기의 수용 필드를 가진 시간적 정보를 포착하는 역할

3. Method

3.1. Backbone

3.1.1. SlowFast Networks for Video Recognition

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모든 의사 결정 과정을 지나칠 정도로 모두 기록하고, 나중에 스스로 피드백 하는 것
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