ICLR 2022 TAdaConv：空间卷积也能进行时序推理，高效的视频理解模型TAdaConvNeXt出炉！...
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本文分享由达摩院、新加坡国立大学以及新加坡南洋理工大学在ICLR 2022上合作发表的论文『TAda! Temporally-Adaptive Convolutions for Video Understanding』，旨在赋予空间卷积时序推理的能力，提出即插即用的时序自适应卷积 TAdaConv，并构建高效的视频理解模型 TAdaConvNeXt，表现SOTA！
详细信息如下：
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.06178.pdf
项目主页：http://tadaconv-iclr2022.github.io
项目链接：https://github.com/alibaba-mmai-research/TAdaConv
01
摘要
空间卷积被大量应用于当前的视频模型中，它的基本假设是卷积核由所有的时空位置共享。本文作者提出时序自适应卷积（TAdaConv），自适应地对卷积核沿着时间维度进行调整，从而使空间卷积能够进行时序推理，在几乎没有额外计算量的情况下有效提升模型的时序推理能力。相比早期的时序推理方法而言，TAdaConv更为高效，同时还能大大提升模型容量。
实验证明，TAdaConv可以有效地提升已有视频模型在视频分类和时序动作定位上的能力。在Kinetics-400，Something-Something-V2以及Epic-Kitchens-100视频分类任务上，基于TAdaConv构建的TAda2D和TAdaConvNeXt模型均达到了极具竞争力的性能。
此外，作为一种高效引入时序上下文的方式，该文提出的时序自适应卷积TAdaConv也在视频分类意外的任务得以应用。在CVPR 2022 TCTrack: Temporal Contexts for Aerial Tracking中，TAdaConv被拓展为Online-TAdaConv，并被展示可以被用于目标跟踪网络来提取带有时空上下文的特征，从而提升目标跟踪器的性能。
02
Motivation
卷积是当前深度视觉模型中至关重要的一个操作，它助力了许多卷积模型在大量视觉任务上取得SOTA的性能。在视频分类模型中，相比于直接对时空信息进行建模的3D卷积而言，2D空间卷积和1D时序卷积的组合由于他们的高效性而更为广泛使用。尽管如此，1D时序卷积仍然在2D空间卷积的基础上带来了不可忽视的额外计算开销。因此，本文尝试直接为空间卷积赋予时序推理的能力。
由于卷积的局部连接和权重共享机制，卷积具有平移不变性。近期关于动态卷积核的研究发现，这种严格的权重共享可能对于复杂空间内容的建模是不利的。
本文提出假设，放松时序上的时序不变性（temporal invariance）可以增强卷积的时序建模能力。基于该假设，作者提出时序自适应卷积（TAdaConv）来代替传统视频模型中的卷积，并分别基于ResNet和ConvNeXt构建高效的视频模型TAda2D以及TAdaConvNeXt。
03
方法
对于空间卷积而言，时序不变性体现在空间卷积的权重在视频的每一帧中是共享的。因此，要放松时序上的不变性，TAdaConv在不同的视频帧中使用不同的卷积权重（如下图所示）。
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图注：标准的空间卷积与TAdaConv的对比
具体地，TAdaConv将每一帧的卷积核
分解为一个基权重（base weight）和一个校准权重（calibration weight）的组合：
其中基权重
由所有视频帧共享，而校准权重
则根据输入自适应地生成。
这么做有三点好处：
第一，TAdaConv可以是即插即用的，并且模型的预训练权重可以仍然被保留和利用；
第二，由于校准权重的存在，卷积的时序推理能力得以增强，空间卷积被赋予时序推理能力；
第三，相较时序卷积而言，由于时序卷积是在特征图上的操作，而TAdaConv是在卷积核上的操作，TAdaConv更加高效。
为了使模型能够更好地对复杂的时序关系进行建模，关键的点在于校准权重
的生成过程。TAdaConv使用的校准权重生成过程可以参考下图。
作者认为，校准权重
的生成不仅需要考虑到当前帧
，还需要考虑到它的时序上下文
。其中，时序上下文可以被分文局部的时序上下文和全局的时序上下文。为了这个生成过程的高效性，校准权重基于帧描述子（frame descriptor）
而不是帧特征来进行生成。在帧描述子的基础上，局部的时序上下文通过两个1D卷积进行完成：
全局的上下文
则是通过一个线性映射（FC）叠加到帧描述子上：
相对于已有的动态卷积方法，为了能更好地利用预训练的权重，作者精心设计了TAdaConv校准权重的初始化，以保证在初始状态下，TAdaConv完全保留预训练的权重。具体地，在校准权重生成函数初始化的时候，最后一层1D卷积的权重被初始化为全零，并且加上了一个1以保证全1的输出：
这样在初始状态下，动态卷积的权重
与预训练的载入的权重
相同。
对比(2+1)D Conv，TAdaConv在操作层面和模型层面均有明显的计算量和参数优势。
此外，作者还基于平均池化提出了一种时序信息聚合的方式：
04
实验
4.1 假设验证
对比不同的校准权重，作者验证放松时序不变性有益于时序建模，动态校准权重比可学习校准权重更好，以及TAdaConv的校准方式性能最优。
4.2 Plug-in evaluation
将TAdaConv插入已有的视频分类模型中，可以在Kinetics-400上提升约1.3%，在Something-Something-V2上提升约2.8%。
4.3 消融实验
校准权重的生成中，同时考虑局部和全局的时空上下文的校准方式性能最佳，在此基础上加入时序信息的聚集，可以在基线TSN的基础上达到31.8%的提升。
相比已有的视频模型，TAda2D和TAdaConvNeXt达到了最优的性能和计算量的tradeoff。
4.4 Action classification
4.5 Action localization
05
总结
本文作者提出了时序自适应卷积（TAdaConv），基于局部和全局时序上下文动态地为每一帧的卷积权重进行调整。TAdaConv均可以独立构建网络，也可以作为即插即用的操作来提升网络时序建模的能力。在动作识别和定位任务上，TAda2D和TAdaConvNeXt展现了优越的时序推理性能。
END
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