读书笔记28：Compressed Video Action Recognition（CVPR2018）

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Wu_Compressed_Video_Action_CVPR_2018_paper.pdf

本文的摘要分两段，第一段介绍背景和动机，背景是在video数据上训练robust的representation比在image上要困难得多，一部分原因是原始的video的size是变化的，并且在temporal上有很多冗余信息，而这些冗余信息通过视频压缩算法可以得到消减，最好的情况下，这种压缩可以将视频的大小降低两个数量级，这就启发了作者，是否能够在压缩后的video上训练深度网络，得到video的representation呢？

摘要的第二段简介了模型的特点，包括信息密度更大、训练更容易等等，之后还简介了实验情况。

现在主流的的video压缩算法都会将一个video分成I-frames（intra-coded frames）和P-frames（predictive frames），有时还会有B-frames（bi-directional frames）。I-frames就是正常的原始图片，压缩后不变；P-frames以上一帧为基础，记录本帧的变化值，P-frames分两个部分，一个部分是motion vector，表示为source frame（应该指的是作参考的frame）到t时刻的target frame的像素区块（block of pixels）的移动，用表示，这个motion vector表示的是粗略的移动，因此source frame加上motion vector之后并不能得到和target frame完全一样的结果，和target frame真实值之间的差距，称为residual difference，用标记。

综上，t时刻的P-frame只包含motion vector和一个residual，这样，就得到了每一帧RGB图像的递归表示

i表示某一个pixel，表示t时刻的RGB图像。得到motion vector和residual之后，这两部分就被输到discrete cosine transform（DCT）并且进行entropy encoded（并没有详细讲解这是什么操作）

B-frame可以看做是一种特殊的P-frame，motion vector是双向计算的，有可能会以future frame作为基准（只要没有循环依赖，这一帧依赖于下一帧，但下一帧又依赖于这一帧这种情况）。和P-frames一样，B-frames也是只抓取video中的变化值。本文关注只依赖于历史帧得到的encoded video，也就是只有I-frames和P-frames。下图给出了p-frames等概念的示意

得到了I-frames和P-frames之后，很自然的就会分别使用深度学习模型对这两个信息进行处理，然后通过某种方式合并起来，但是作者尝试了各种合并的方法，结果都不令人满意，分析之后认为原因是单独的P-frame并不能携带完整的信息，因为P-frames都是基于I-frames的信息的。因此很自然的就会想到在使用每一帧P-frame的时候都同时使用一下前一帧的信息，但是这样熊果也不好，因为这样一帧一帧的向前递归导致这个依赖链太长了，最后，解决方案是计算每一个P-frame的时候都基于第一帧也就是I-frame进行，而不是P-frame之间还有一帧一帧的依赖关系，如下图所示。

举例来讲，t帧的位置i的像素，用代表前一帧的参考位置（referenced location），对于k

也就是第t帧的第i个像素在之前的第k帧是什么位置，其实这个位置我觉得不一定能找到，就像optical flow一样，某一个像素点表示的物体并不一定总是在图像中的。

由此可以得到accumulated motion vector和accumulated residuals，第t帧的表示如下

至此，每一个P-frame都有了新的依赖关系

新的依赖关系中，accumulated motion vector和residual可以包括更加长程的信息。

有了新的表示之后，模型的识别过程由上图所示，I-frame和P-frame是分开处理的，用三个CNN（P-frame由两部分组成，使用两个CNN）

图中画了两个P-frame，每一个都相应画了两个CNN，但其实所有的P-frame都是共享CNN的，这三个CNN分别得到score之后，又可以选择不同的方式将其聚合起来，但最终作者发现简单的相加是最好的方法，表现最好。

最后作者介绍了一点内容，由于I-frame是包含信息最多的一帧（I-frame就是t=0的一帧，整个compressed video的第一帧），因此处理I-frame的网络结构要复杂一些，而处理P-frame的结构就要简单一些。

看完本文后有一个疑惑，那就是P-frame有那么多，这个时序的关系是怎么处理的呢？模型是怎么输入数据并输出结果的呢？是所有的按顺序输进去得到一组score还是怎么的，有些糊涂。