DFF（deep feature flow for video recognition）论文详读

abstract

deep feature flow是一个针对视频目标识别快速且准确的框架，只在稀疏的关键帧上运行卷积子网络，并通过flow field 把它们的特征图传播到其他帧。

introduce

因为图像内容的变化比视频内容的变化要慢很多，所以冗余且连续的数据可以被用于减少额外的计算。

基于CNN的方法有一个通用的结构——多数层都是卷积层。有大量的计算；中间的卷积特征图有着与输入图像同样大小的空间范围（通常是低分辨率的，如16×16或更小）。该方法保留了低级图像内容和中到高级语义信息的空间对应关系，就像光流（optical flow）一样，这些关系提供了通过空间warp在邻近帧之间cheaply传播特征的方法

DFF是在稀疏关键帧上运行图像识别网络，通过flow field在关键帧和其他帧之间传递深度特征图。因为流估计和特征传播比卷积计算要快很多，所以DFF的速度提升了很多，DFF整个都是被端到端的进行训练，图像识别和flow网络都为检测任务而被优化，所以在速度和检测准确率都有了大幅提升。

DFF是第一个联合训练flow和视频识别任务的深度学习框架，与单帧的方法相比，速度提升了10倍但准确率只有少量的损失

relate work

1. 对网络加速： Fast R-CNN和Accelerating very deep convolutional networks for classification and detection把大型网络层分解为多个小型的layer以达到加速的目的。有些方法是对网络的权重进行量化以实现加速的目的。

2. optical flow光流：optical flow最近开始利用深度学习和语义信息——FlowNet首先使用CNN直接估计运动并实现了较好的效果；有些方法是使用语义分割信息来帮助进行optical flow 估计。optical flow信息现已被使用来进行视频任务，如姿势估计等。

3. 在视频检测任务中利用时间信息：TCNN从tubelet融合时间和上下文信息。dense 3D CRF提出长范围的语义时空正则化。STFCN提出为语义视频分割而设计的时空FCN。以上的方法虽然提升了识别准确率，但是增加了大量的计算量。DFF通过利用视频中的时间一致性减少了大量的计算。

4. slow feature analysis：高级语义内容的变化比低级图像在视频中出现的要慢，因此深度特征在连续视频帧可以平滑的变化，这一点已被用于对视频特征学习进行正则化。

5. clockwork convnets：它可以禁用视频帧中某些网络中的layer且可以复用之前的特征。关于速度，clockwork只保留某些帧中1/3或2/3的计算，而DFF在大部分帧中的大部分layer应用了这一点，所以速度更快。关于准确率，clockwork只是重新安排了现有网络的计算，没有进行微调和预训练，准确率有微量的下降，且clockwork只能用于FCN进行语义分割操作。

DFF

把一个正向反馈的深度卷积网络拆分成两个连续子网络，第一个子网络被称为feature network特征网络，是一个全卷积网络且输出大量中间特征图。第二个子网络被称为task network任务网络，有着处理task的特殊结构，可以在特征图上执行识别任务。

因为连续视频帧之间具有相似性，在编码高级语义内容的特征图中，相似性显现的更加强烈，所以利用相似性来减少计算。

特征网络只在稀疏关键帧上运行，非关键帧的特征图通过它之前的关键帧传播。卷积层上的特征编码语义内容，且对应图像中的空间位置。这种空间对应使得可以利用空间warp来廉价的传播特征图。

特征的warp通过双线性插值实现（计算起来速度很快，因为其中只有几项是非零的）：

其中$\delta$p = M_i→k（P），M_i→k是一个二维flow field，是一个为了传播而从双线性resize到相同空间分辨率的特征图，把当前帧i的位置p反向投射到关键帧k的位置p+$\delta$p，且M_i→k = F（I_k，I_i），F是类似FlowNet的flow估计方法。c是特征图上的一个channel，G（·）是双线性插值核，被分为两个一维核：

其中g(a, b)=max( 0 , 1 - |a - b|)。

空间warp因为flow估计的错误、目标被遮挡等原因而不够准确，使用scale field S_i→k（与特征图有着相同的空间大小和通道维数）来缓解其准确率的波动，其中S_i→k = S（I_k，I_i）。

最后特征的传播为

DFF的训练

flow函数最初是用来获取低级像素间的对应关系，速度快但是准确率不足以满足识别任务的需要，因为高级特征图的变化一般情况下比像素变化慢。

为了应对高级特征图的多种变化，使用CNN来估计flow field和scale field，从而使得全部的组成模块都可以端到端的进行训练。

2. 使用随机梯度下降（SGD）进行训练，在每个小批量中，一组邻近帧（关键帧I_k，非关键帧I_i）被随机采样（0<= i - k <=9）；

3. 在前向传播中，在关键帧I_k使用特征网络进行处理得到特征f_k；

4. 使用flow网络处理关键帧I_k、非关键帧I_i，通过估计得到flow field和scale field。当i>k时，f_k被传到f_i（关键帧的特征传播到非关键帧的特征中）；

5. 任务网络处理f_i得到结果y_i及其导致的损失，该损失的误差梯度被反向传播以更新全部组件。

   值得注意的是，当i=k时，只使用per-frame network进行训练。

flow网络的速度比特征网络要快很多，通过在最后一个卷积层上适当的添加多个channels实现在flow网络最后一层添加一个scale函数S作为一个滑动输出的目的，调整后的flow网络被微调为右图。

该方法因为只需要对稀疏帧进行标记，所以训练速度很快。per-frame 网络只能使用被标记的数据，DFF可以在帧I_i被标记的情况下使用所有的数据。

关于关键帧的划定——在固定长度的l个连续帧内必有一个关键帧。但是视频内容的变化要求提供一个可变的l来权衡速度和准确率，所以必须在图像内容发生剧烈变化时产生一个新的关键帧，具体方法留在以后研究，本文未讲明。

network architecture网络架构

1. FLow Network：把标准的FlowNet的结构作为默认，并提出两个变形以减少复杂度——①FlowNet Half减少了FlowNet每层一半的卷积核使得复杂度减为原本的1/4；②FlowNet Inception使用Inception结构且减为原本的1/8。三种flow network都在Flying Chairs进行预训练，输出stride为4，输入的图像是half-size，flow field的分辨率为原始分率的1/8，因为特征网络的特征stride为16，所以通过双线性插值将flow field和scale field尺寸缩小一半以适应特征图的分辨率。
2. Feature Network：把在ImageNet上预训练的ResNet-50和ResNet-100作为默认。特征的stride由32减为16来生成更加密集的特征图，conv5的第一个模块的stride改为1，在conv5的所有3×3卷积核上应用holing 算法（dilation=2）以保持视野。在conv5附加一个随机初始化的3×3卷积来把特征的channel减少为1024，并使用holing算法（dilation=6）。得到的1024维的特征图是后续步骤的中间特征图。
3. Semantic Segmentation：使用随机初始化的1×1的卷积层处理中间特征图生成C+1分数图（C个类别+背景），然后使用softmax生成每个像素的概率，所以task网络只有一个可学习权重layer。
4. Object Detection：使用R-FCN作为默认。两个部分全卷积网络为了生成候选区域的子任务和检测任务，分别在前512维和后512维的中间特征图上应用。①在生成后续区域的分支，使用RPN。使用9个anchor，两个1×1的滑动卷积生成18维的客观分数和36维的边框回归值，使用NMS在每个proposal生成300个候选区域，IoU的阈值设置为0.7 。②在检测任务分支，两个1×1的滑动卷积生成位置敏感分数图和边框回归图，它们的维度分别为(C+1)×K²和4K²（K是分类器/回归器的数量）。在得到的特征图上使用ROI池化分别得到每个区域的分类分数和边框回归值，最后，在IoU阈值为0.3的情况下，用NMS生成检测结果。

DFF存在的不足之处：

1. 关键帧是通过每l帧选取一个关键帧的方法得到的，l是一个固定值。然而当视频内目标对象的appearance发生剧烈变化时，l的长度也应该随之变化。
2. 因为非关键帧的特征不是经过CNN计算得到的，而是通过关键帧的特征warp后赋予的，所以非关键帧特征的representation不如CNN计算得到的特征，其检测效果也不如CNN得到的特征。