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Graph Convolutional Networks for Temporal Action Localization

作者从proposal之间的关系出发，首先构造一个action proposal图（将proposal作为节点，proposal之间的关系作为边），文中构造了两种边contextual edges和surrounding edges分别用于“提取上下文信息”和“描述不同action之间的相关性”。再用GCN建模学习强大的表示用于分类和定位。

如图1，作者讲述了该方法的构想。对于已经生成的4个proposal， 覆盖了同一个动作实例的不同部分，如果只针对 进行预测，特征信息是不充分的，所以加入 的特征，得到更多上下文的信息。另一方面， 描述背景信息（如运动场），它的内容可以帮助识别 的动作标签。 

本文中将proposal作为节点并利用GCN建模proposal的关系，其中节点之间的边可以分为contextual edges（图1中的 ）和surrounding edges（图1中的 ）。虽然信息是从每一层的本地邻居聚合而来，但是如果GCNs的深度增加，在远程节点之间传递消息仍然是可能的。 

主要贡献：

1. 第一个利用proposal-proposal关系进行时间动作定位。
2. 为了对提案之间的交互进行建模，将proposal作为节点，通过一些准则建立proposal之间的边，构建proposals图，然后应用GCNs在proposal之间做信息聚合。

 

3. Our Approach

3.1. Notation and Preliminaries

用 表示一段未修饰的视频，其中高视频像素高H宽 表示在时间t出的帧。用 表示动作proposal  分别表示开始和结束， 是用特征提取器（如I3D网络）从 提取的特征向量。

用 表示N个节点的图，节点 ，边 ，邻接矩阵A 。文中将每个proposal当作节点，将proposal之间的关系当作边，组成图 。

3.2. General Scheme of Our Approach

文章采用一个proposal图 表示proposal之间的关系，然后在图上应用GCN来开发关系并学习强大的proposal表示。在图卷积之后，每个节点聚合它邻近点的信息，以增强自身特征，最终帮助提高检测性能。

假定这些proposals通过一些方法（如TAG）预先得到的。文章目的是在给定一个输入视频V，通过探索proposal之间的关系来预测动作种类和时序位置：

其中F表示要学习的映射函数，模型P-GCN的整体架构如图2所示。

接下来主要讲解（1）如何构建图来表示proposal之间的关系；（2）如何使用GCN学习基于图的proposal表示，并帮助动作定位。

3.3. Proposal Graph Construction

每个视频的图 ，其节点是由动作proposal构成，关于边的构造，文章提出了两种边：contextual edges and surrounding edges。

contextual edges. 对于proposal  ，如果 ，其中 是设置的阈值。 表示proposal之间的相关性，由tIoU度量定义：

                (2)

其中 表示交集,  表示并集，可以看出这两种proposal之间是有高重叠度的。 

surrounding edges. 对于“不同却相近”的动作（包括background）也可以提供帮助。首先通过 检索出“不同的（相离较远）”proposal，在计算如下的距离： 

                     (3) 

然后通过  选出“相近的”proposal，其中 表示 的中心坐标。这样信息将跨不同的action实例传递，从而为检测提供更多的时间线索。 

3.4. Graph Convolution for Action Localization

基于以上的图，搭建一个K层的图卷积。对于第k层（1≤k≥K）：

            (4)

 

其中A是邻接矩阵； 是待学习的参数矩阵； 是在k层所有proposal的隐藏特征； 是输入特征。

在每个卷积层之后应用一个激活函数(ReLU)。此外，实验发现，通过进一步将隐藏特征与输入特征在最后一层连接起来，更有效：

            (5) 

||表示连接操作。通过之前的工作发现，使用两个GCN——一个用原始的proposal特征 做分类用；另一个用扩展后的特征 做定位用。对于proposal分别在左右边界扩宽1/2长度得到扩展后的特征  

第一个GCN如公式6，在 之上用全连接层和softmax操作预测动作标签。 

            (6) 

第二个GCN如公式7,8，在 顶层之上用两个FC层，一个用来预测边界，另一个预测完整性。 

                (7)

                           (8)

如果提案不完整，tIoU较低，且包含基本事实，则可能会导致分类分数较高，因此，仅使用分类分数对提案进行mAP测试排序时，就会出现错误;进一步应用完整性评分可以避免这个问题。 

Adjacency Matrix. 这里通过给边分配特定的权值来得到邻接矩阵。例如利用余弦相似度来估计边的权值：

                 (9) 

计算邻接矩阵依靠特征向量，也可以在余弦计算之前，用一个可学习的线性映射函数将特征向量映射到embedding 空间。 

3.5. Efficient Training by Sampling

通常一个视频会产生很多proposal，这样会很占内存和计算，为了加快训练，考虑之前的几个方法基于邻近点采样。这里采用了SAGE method

SAGE方法在自顶向下的通道中逐层均匀采样每个节点的固定大小的邻域，换句话说第（k-1）层的节点是通过采样该节点在第k层的邻近点得到的。在所有层的所有节点被采样后，SAGE以自底向上的方式执行信息聚合。这里指定聚合函数为Eq.(4)的采样形式：

                 (10)

 节点j是属于节点i的邻近点， 是采样大小且远小于总结点数。并且我们还对式(10)中的节点i强制加入其自身特征。在测试时不进行采样，为了更好的可读性，算法1描述了我们方法的算法流程。

实验：见原文