一、论文&代码

论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2022/papers_ECCV/papers/136630615.pdf

模型&代码：ModelScope 魔搭社区

二、背景

高效的时空建模(Spatiotemporal modeling)是视频理解和动作识别的核心问题。相较于图像的Transformer网络，视频由于增加了时间维度，如果将Transformer中的自注意力机制(Self-Attention)简单扩展到时空维度，将会导致时空自注意力高昂的计算复杂度和空间复杂度。许多工作尝试对时空自注意力进行分解，例如ViViT和Timesformer。这些方法虽然减小了计算复杂度，但会引入额外的参数量。本文提出了一种简单高效的时空自注意力Transformer，在对比2D Transformer网络不增加计算量和参数量情况下，实现了时空自注意力机制。并且在Sthv1&Sthv2, Kinetics400, Diving48取得了很好的性能。文章已被ECCV 2022录用。

三、方法

视觉Transofrmer通常将图像分割为不重叠的块(patch)，patch之间通过自注意力机制(Self-Attention)进行特征聚合，patch内部通过全连接层(FFN)进行特征映射。每个Transformer block中，包含Self-Attention和FFN，通过堆叠Transformer block的方式达到学习图像特征的目的。

在视频动作识别领域，输入的数据是连续采样的多帧图像(常用8帧、16帧、32帧等）学习视频的时空特征，不仅要学习单帧图像的空间视觉特征，更要建模帧之间的时域特征。本文提出一种基于视觉transformer的高效时空特征学习算法，具体来说，我们通过将patch按照一定的规则进行移动(patch shift)，把当前帧中的一部分patch移动到其他帧，同时其他帧也会有一部分patch移动到当前帧。经过patch移动之后，对每一帧图像的patch分别做Self-Attention，这一步学习的特征就同时包含了时空特征。具体思想可以由下图所示:

在常用的2D图像视觉Transformer网络结构上，将上述patch shift操作插入到self-attention操作之前即可，无需额外操作，下图是patch shift transformer block，相比其他视频transformer的结构，我们的操作不增加额外的计算量，仅需进行内存数据移动操作即可。对于patch shift的移动规则，我们提出几种设计原则:1. 不同帧的块尽可能均匀地分布。2.合适的时域感受野。3.保持一定的移动块比例。具体的分析，读者可以参考正文。

我们对通道移动(Channel shift) 与 块移动(patch shift)进行了详尽的分析和讨论，这两种方法的可视化如下:

通道移动(Channel shift) 与 块移动(patch shift)都使用了shift操作，但channel shift是通过移动所有patch的部分channel的特征来实现时域特征的建模，而patch shift是通过移动部分patch的全部channel与Self-attention来实现时域特征的学习。可以认为channel shift的时空建模在空域是稠密的，但在channel上是稀疏的。而patch shift在空域稀疏，在channel上是稠密的。因此两种方法具有一定的互补性。基于此，我们提出交替循环使用 patchshift和channel shift。网络结构如下图所示：

四、实验结果

1. 消融实验

2. 与SOTA方法进行对比

3. 运行速度

可以看到，PST的实际推理速度和2D的Swin网络接近，但具有时空建模能力，性能显著优于2D Swin。和Video-Swin网络相比，则具有明显的速度和显存优势。

4. 可视化结果

图中从上到下依次为Kinetics400, Diving48, Sthv1的可视化效果。PST通过学习关联区域的相关性，并且特征图能够反映出视频当中动作的轨迹。