论文浏览(29) Temporal Interlacing Network

文章目录

• 0. 前言
• 1. 要解决什么问题
• 2. 用了什么方法
• 3. 效果如何
• 4. 还存在什么问题&有什么可借鉴

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0. 前言

• 相关资料：
  • arxiv
  • github
  • 论文解读，部分翻译
• 论文基本信息
  • 领域：行为识别
  • 作者单位：清华&商汤&港中文
  • 发表时间：AAAI 2020

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1. 要解决什么问题

• 3D卷积提取特征时，参数与计算量太大了。
• 一个很朴素的想法：能否将时间时间信息融入空间信息中，从而同时学习两类信息。

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2. 用了什么方法

• 提出了 Temporal Interlacing Network 结构
  • 理解：TSM的扩展。
    • TSM中，shift操作的offset是固定的。
    • TIN中，shift操作的方向以及offset是要学习的。
  • 位置：一般将TIN/TSM模块放在普通resnet若干block非skip分支的conv1之前。
  • 一点细节：
    • 进行shift操作的是在channel维度上。
    • TIN中，3/4的channel是不变化的，剩下的1/4分成四份，分别单独计算shift的参数。
• TIN结构
  • 从下图中可以看到TIN结构的位置以及基本组成。
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• TIN的实现可以参考源码
  • TIN 由 OffsetNet, WeightNet, Differentiable Frame Sampling 三个部分组成。
  • OffsetNet：预测出两组offset的数值（一共四组，两组预测，剩下两组用前两组的相反值，这样特征融合效果更好）
  • WeightNet：预测时间维度的权重。注意力机制。
  • Differentiable Frame Sampling 是重点，如下图所示
    • 有些offset的值不是整数，那就用类似于双线性插值的方法来获取特征值。
    • 细节没细看，想来源码里都比较仔细了，要了解详细的直接看源码就好。
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3. 效果如何

• Something-Something-V1 的结果最全，有参数以及计算量的比较。
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• 其他数据集上的一些结果
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• 更形象的比较结果
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4. 还存在什么问题&有什么可借鉴

• 配图，感觉跟TSM的配色都一样。

• 这SHIFT操作，十有八九是自定义op（即pytorch中没有对应的op，需要自己写cuda代码），所以不能用于TVM等推理优化工具。