自监督行为识别-时空线索解耦

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目录

引言

挑战1. 时空信息的混淆

挑战2.数据增强的局限性

挑战3. 未考虑方法的可迁移性

1.论文概述

2.核心创新点

2.1 双向解耦编码器

2.2 跨域对比损失的构建

2.3 结构化数据增强

结构引导的空间掩码

基于管道的时间掩码

3.项目部署

3.1准备工作

3.2 数据准备

生成数据

3.3 训练&测试

训练

测试

4.bug修改

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2024年人工智能顶会AAAI会议论文复现
SCD-Net: Spatiotemporal Clues Disentanglement Network for
Self-Supervised Skeleton-Based Action Recognition

引言

  自监督骨架行为识别是一种利用未标记的骨架数据进行行为识别的方法。传统的行为识别方法通常需要大量标记好的数据进行训练，但标记数据的获取成本高昂。自监督学习通过设计自动生成标签的任务，可以在缺乏标记数据的情况下进行训练。

  在自监督骨架行为识别中，骨架数据可以通过传感器或深度摄像头等设备获取。这些数据包含了人体关节的位置和运动信息。自监督学习任务的关键是设计一种能够从未标记的骨架数据中自动生成标签的方法。

  在训练过程中，使用未标记的骨架数据进行自监督学习，生成伪标签。然后，将生成的伪标签用于监督骨架行为识别模型的训练。通过这种方式，自监督学习可以在缺乏标记数据的情况下，提供一种有效的方法进行骨架行为识别。

那么目前自监督骨架行为还面临哪些挑战呢？

挑战1. 时空信息的混淆

编码器负责将输入映射到可以进行对比的潜在空间。而之前的大多数方法专注于通过常用的时空建模网络获得统一的信息。他们的设计导致了时间、空间信息的纠缠，无法为随后的对比措施提供明确的指示。

挑战2.数据增强的局限性

此外，现有技术往往局限于规模转换(常见的增强策略，比如裁剪、旋转)，这导致无法充分利用数据增强的潜力。

挑战3. 未考虑方法的可迁移性

优化过程中，大多数方法都专注于在相同的表示水平上构建对比对;
忽略域之间的差距(同一任务下或数据集中)。

1.论文概述

  SCD-NET(SCD-Net: Spatio temporal Clues Disentanglement Network forSelf-Supervised Skeleton-Based Action Recognition AAAI2024)引入了一种新的对比学习框架，即时空线索解耦网络(SCD-Net)。
  具体来说，将解耦模块与特征提取器相结合，分别从空间和时间域获得明确的线索。对于SCD-Net的训练，构建了一个全局锚点，鼓励锚点与提取的线索相互作用。此外，本文提出了一种具有结构约束的新的掩码策略，以加强上下文关联，利用掩码图像建模到所提出的SCD-Net。
  从实验结果来看，在NTU-RGB+D(60&120)和PKUMMD (I&II)数据集进行了广泛的评估，涵盖了各种下游任务，如动作识别、动作检索、迁移学习和半监督学习。实验结果证明了该方法的有效性，显著优于现有的最先进(SOTA)方法。

2.核心创新点

  为了解决自监督在面临的三个挑战，该文分别提出三种方法分别应对。首先在时空信息混淆的问题上，作者提出双向接口编码器；数据增强方面，分别在时间、空间上分设置不同的数据增强策略；方法的可迁移性方面设置了跨越对比损失，详细架构可见下文。
  SCD-NET整体架构如下所示：骨架数据->数据增强(data augmentation)后，分别送入编码器层(encoder)以及动量编码器层(Momentum encoder).每个编码器都使用了双向解耦编码器，在经过特征抽取器(feature extractor)后，分别对空间解耦(spatial decoupling)、时间解耦(temporal decoupling)操作,获取不同维度的特征。动量编码器得到的输出作为键向量，正常编码器得到的输出作为查询向量，最后将键向量、查询向量进行对比学习。

2.1 双向解耦编码器

  一般来说，从骨架序列中提取的特征被描述为描述动作的复杂时空关联。然而，本文认为这种范式并不适用于对比学习。由于信息的纠缠性很大，很难为后续的比较提供明确的指导。在SCD-Net中，本文提倡一种双路解耦编码器，从复杂的序列信息中分别提取出时间、空间信息以获得更好的判别性表示。
  双向解耦编码器构造如下图：分为建模(projection)和细化(refinement)阶段,空间部分对CT维度进行合并，保留V(代表骨骼关节)维度，而后进行嵌入操作得到骨架图->序列化–>transformer 编码器->空间池化->空间特征;时间部分对CC维度进行合并，保留T(代表视频帧)维度，而后进行嵌入操作得到关节序列->序列化–>transformer 编码器->时间池化->时间特征;

# 双向解耦编码器
        vt = self.gcn_t(x)
        vt = rearrange(vt, '(B M) C T V -> B T (M V C)', M=2)
        vt = self.channel_t(vt)
        vs = self.gcn_s(x)
        vs = rearrange(vs, '(B M) C T V -> B (M V) (T C)', M=2)
        vs = self.channel_s(vs)
        vt = self.t_encoder(vt) # B T C
        vs = self.s_encoder(vs)
        # implementation using amax for the TMP runs faster than using MaxPool1D
        # not support pytorch < 1.7.0
        vt = vt.amax(dim=1)
        vs = vs.amax(dim=1)
        return vt, vs

2.2 跨域对比损失的构建

使用解耦的时空表示，本文首先通过以下方式获得最终表示，ZS、Zt分别表示对空间时间特征的归一化后的特征，其中Fs, Ft是对应的投影函数，在通过函数映射后得到查询特征向量qs 、qt

空间和时间域之间存在明显的差距，为此本文引入了与两者兼容的全局视角qg作为与时间、空间特征对比的中介，其中Fg是联合时空对应的投影函数。

基于这些候选特征，本文定义了一个新的跨域损失。设计的核心在于锚定全局表示，并将其与其他编码器获得的其他表示建立关联。损失函数定义为:

这样设计的目的是减少跨域带来的识别精度下降，所以在损失函数的设计上，要对比每一种查询编码器和键编码器的组合，在空间、时间、全局都进行对比损失。

 # 正负样本以及损失函数的设计
    def forward(self, q_input, k_input):
        三种查询向量的定义
        qt, qs, qi = self.encoder_q(q_input)  # queries: NxC

        qt = nn.functional.normalize(qt, dim=1)
        qs = nn.functional.normalize(qs, dim=1)
        qi = nn.functional.normalize(qi, dim=1)

        # 计算key特征
        with torch.no_grad():  # no gradient to keys
            self._momentum_update_key_encoder()  # update the key encoder

            kt, ks, ki = self.encoder_k(k_input)  # keys: NxC

            kt = nn.functional.normalize(kt, dim=1)
            ks = nn.functional.normalize(ks, dim=1)
            ki = nn.functional.normalize(ki, dim=1)
        # 正负样本
        l_pos_ti = torch.einsum('nc,nc->n', [qt, ki]).unsqueeze(1)
        l_pos_si = torch.einsum('nc,nc->n', [qs, ki]).unsqueeze(1)
        l_pos_it = torch.einsum('nc,nc->n', [qi, kt]).unsqueeze(1)
        l_pos_is = torch.einsum('nc,nc->n', [qi, ks]).unsqueeze(1)

        l_neg_ti = torch.einsum('nc,ck->nk', [qt, self.i_queue.clone().detach()])
        l_neg_si = torch.einsum('nc,ck->nk', [qs, self.i_queue.clone().detach()])
        l_neg_it = torch.einsum('nc,ck->nk', [qi, self.t_queue.clone().detach()])
        l_neg_is = torch.einsum('nc,ck->nk', [qi, self.s_queue.clone().detach()])
        # 损失函数
        logits_ti = torch.cat([l_pos_ti, l_neg_ti], dim=1)
        logits_si = torch.cat([l_pos_si, l_neg_si], dim=1)
        logits_it = torch.cat([l_pos_it, l_neg_it], dim=1)
        logits_is = torch.cat([l_pos_is, l_neg_is], dim=1)

        logits_ti /= self.T
        logits_si /= self.T
        logits_it /= self.T
        logits_is /= self.T

2.3 结构化数据增强

  本位在空间、时间部分分别提出了不同的增强策略，空间部分提出结构引导的空间掩码，时间部分提出基于管道的时间掩码。

结构引导的空间掩码

  考虑到骨架的物理结构，当选择某个关节进行掩码时，模型可能通过周围的点学习到相关信息，掩码效果不佳。通过施加结构约束，本文的方法在当前随机选择的关节或框架周围的局部区域内应用掩码操作，而不是仅依赖于孤立的点本文同时对其相邻区域的进行掩码。让本文用矩阵p来表示邻接关系，如果关节i和j连通，则Pij = 1，否则Pij= 0。令D = Pn。为了施加结构约束，当节点i被选中时，本文对Dij ！= 0的所有节点j执行相同的增强操作。

基于管道的时间掩码

  基于管道的时间掩码的核心思想是通过将时间序列数据分为多个管道，并为每个管道生成对应的时间掩码，来提取关键的行为特征。具体而言，时间掩码是一种二进制序列，用于指示时间序列中的重要时间段。通过对时间序列数据进行分割，并根据具体的行为任务和特征需求，选择性地将时间掩码应用于每个管道。结构图图下：
  这种方法的优势在于，它可以将注意力集中在对行为识别最有用的时间段上，从而提高模型对关键动作的感知能力。时间掩码的生成可以根据不同的策略进行，如基于阈值、基于能量或基于模式识别等方法。生成的时间掩码可以作为输入数据的权重，用于调整模型对不同时间段的重视程度。

3.项目部署

3.1准备工作

• Pytorch环境

• 安装依赖包，运行以下命令即可

pip install -r requirements.txt

3.2 数据准备

生成数据

下载数据集

• NTU-RGB+D.
• PKU-MMD.

数据处理

• 用以下代码处理数据： python ntu_gendata.py.

3.3 训练&测试

训练

• 训练 NTU-RGB+D 60数据集 在 Cross-Subject 评价标准下的预训练模型, 运行以下命令

    python ./pretraining.py --lr 0.01 --batch-size 64 --encoder-t 0.2   --encoder-k 8192 \
                --checkpoint-path ./checkpoints/pretrain/ \
                --schedule 351  --epochs 451  --pre-dataset ntu60 \
                --protocol cross_subject --skeleton-representation joint

测试

• 测试论文给出模型在行为识别任务下NTU-RGB+D 60 数据集 Cross-Subject 评价标准上的结果, 运行以下命令

    python ./action_classification.py --lr 2 --batch-size 1024 \
                --pretrained ./checkpoints/pretrain/checkpoint.pth.tar \
                --finetune-dataset ntu60 --protocol cross_subject --finetune_skeleton_representation joint

• 测试论文给出模型在行为检索任务下NTU-RGB+D 60 数据集 Cross-Subject 评价标准上的结果, 运行以下命令

    python ./action_retrieval.py --knn-neighbours 1 \
                --pretrained ./checkpoints/pretrain/checkpoint.pth.tar \
                --finetune-dataset ntu60 --protocol cross_subject --finetune-skeleton-representation joint

4.bug修改

在复现原文代码的时候，直接运行运行./pretraining文件，会出现如下错误：

错误如下：
TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘batch_first’
原因分析：
init方法没有参数‘batch_first’，所以将batch_first删去即可。在更改batch_first参数的请务必同时输入数据进行同步调整。具体来说，batch_first=True时的输入维度为 (batch, seq, feature)，否则对应的输入维度需要调整为(seq, batch, feature)
解决方法：
将报错代码中encoder_layer部分替换为如下代码，即可正常运行：

        encoder_layer = TransformerEncoderLayer(self.d_model, num_head, self.d_model)
        self.t_encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_layer)
        self.s_encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_layer)

    def forward(self, x):
        
        vt = self.gcn_t(x)

        vt = rearrange(vt, '(B M) C T V -> B T (M V C)', M=2)
        vt = self.channel_t(vt)

        vs = self.gcn_s(x)
        
        vs = rearrange(vs, '(B M) C T V -> B (M V) (T C)', M=2)
        vs = self.channel_s(vs)

        # batch_first=True时的输入维度为 (batch, seq, feature)，
        # 否则对应的输入维度需要调整为(seq, batch, feature)
        # 通过transpose函数调整维度
        vt = vt.transpose(0, 1)  # 调整为 (T, B, M*V*C)
        vs = vs.transpose(0, 1)  # 调整为 (T, B*M*V, C)

        vt = self.t_encoder(vt) # 
        vs = self.s_encoder(vs) #

        vt = vt.amax(dim=1)
        vs = vs.amax(dim=1)

        return vt, vs

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