CVPR 2017|Deep Feature Flow for Video Recognition论文复现（pytorch版）

🏆引言：深度卷积神经网络在图像识别任务中取得了巨大的成功。然而，将最先进的图像识别网络转移到视频上并非易事，因为每帧评估速度太慢且负担不起。我们提出了一种快速准确的视频识别框架——深度特征流DFF。它只在稀疏关键帧上运行昂贵的卷积网络，并通过流场将其深度特征映射传播到其他帧。它实现了显著的加速，因为流计算相对较快。整个体系结构的端到端训练显著提高了识别精度。深度特征流是灵活和通用的。在目标检测和语义分割两个视频数据集上进行了验证。它极大地推进了视频识别任务的实践。

文章目录

- 模型架构
- - DFF的流程图
  - 伪代码说明
  - $N_{feat}$
  - $N_{task}$
  - $f l o w n e t$
- 实验
- 代码

模型架构

DFF的流程图

feat网络相当于是pspnet的backbone，然后这个task网络就是pspnet用于预测的head

伪代码说明

$N_{feat}$

<原文>：我们使用ResNet模型，具体来说，ResNet-50和ResNet-101模型在ImageNet预训练，最后的1000路分类层被丢弃。按照DeepLab进行语义分割，R-FCN进行目标检测的做法，将特征步幅从32缩小到16，以产生更密集的特征图。第一个block的conv5层，步距由2改为1，并且conv5中的所有3×3卷积核上应用空洞卷积，以保持视场(dilation=2)。对conv5追加一个随机初始化的3×3卷积，将特征信道维数降至1024，其中还应用了空洞卷积。生成的1024维特征映射是后续任务的中间特征矩阵 $N_{feat}$

feat网络实际上就是一个语义分割模型，作者采用了DeeplabV2，本人采用了pspnet-r101。并且语义分割模型pspnet101已在cityscape数据集上与训练好了。单独的pspnet-r101在cityscape验证集上mIOU=69

dff还有一个scale层，论文里面有说，不过我这里没有加进去，因为scale层容易干扰我后面的实验分析

输入：

gt = [batch_size,1,512,1024]
im_flow_list = [batch_size,3,2,512,1024]
im_seg_list = [batch_size,3,2,512,1024]

输出：

pred.shape = [1,19,64,128]

$N_{task}$

<原文>：在中间特征矩阵上应用随机初始化的1 × 1卷积层，得到(C+1)分图，其中C为类别数，1为背景类别。然后通过softmax层输出逐像素概率。因此，任务网络只有一个可学习的权重层。整体网络架构类似于DeepLab

task是一个分类器，作者采用了task=1*1conv+softmax，作者通过实验发现，有没有这个1*1conv效果差不多，使用0层基本上等同于使用1层，无论是精度还是速度。我们选择1层作为默认值，因为在特征传播之后会留下一些可调参数，这可能更通用。

# net_task = 1*1 Conv + softmax
# 论文里面说有没有这个1x1conv没什么区别，多加一个conv可以为以后需要时调参数,或者说更常规
self.net_task = nn.Conv2d(num_classes, num_classes, kernel_size=1, stride=1, padding=0)

$f l o w n e t$

使用的是flownet，这里我直接搬用flownet的api。

实验

根据数据集中视频帧率的不同，评估时cityscape分割的关键帧时长l默认为5,ImageNet VID检测的关键帧时长l默认为10

视频语义分割的评价指标使用 mIoU，在计算 mIoU 时，设置了三个传播距 {1，5，9} 来刻画传播精度, 其中 {1，5，9} 分别表示当前帧与关键帧距离为相邻帧、隔了 4 帧和隔 8 帧。

不过验证时我采用的传播距离固定是5

训练时传播距离固定为5
训练时传播距离在1-5之间随机采样
在每个小批量中，随机抽取一对附近的视频帧 $I_k, I_i] ,0≤i−k≤9$

dis(传播距离)	5	random(1~5)	random(0~9)
mIOU	60.98	60.91	60.90

可以看到，三者实际上是差不多的。

代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

from mmseg.models import build_segmentor
from mmcv.utils import Config

from pspnet import pspnet_res101
from flownet import FlowNets
from warpnet import warp


class DFF(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=19, weight_res101=None, weight_flownet=None):
        super(DFF, self).__init__()

        # reference branch选用pspnet_res50
        # TODO(12.26):预训练pspnet-r50模型
        self.net_feat = pspnet_res101()

        # net_task = 1*1 Conv + softmax
        # 论文里面说有没有这个1x1conv没什么区别，多加一个conv可以为以后需要时调参数,或者说更常规
        self.net_task = nn.Conv2d(num_classes, num_classes, kernel_size=1, stride=1, padding=0)

        # 光流场‘O()’选择FlowNets，预测的光流图
        self.flownet = FlowNets()

        # 用于传播关键帧到当前帧的可学习函数‘W()’，即将预测的光流图和关键帧的语义分割图进行融合
        self.warp = warp()

        # 权重初始化
        # TODO:将res101 -> res50
        self.weight_init(weight_res101, weight_flownet)

        # 交叉熵损失函数
        # FIXME：ignore_index=255？
        self.criterion_semantic = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255)

    def weight_init(self, weight_res101, weight_flownet):
        if weight_res101 is not None:

            # 加载预训练权重
            weight = torch.load(weight_res101, map_location='cpu')
            weight = weight['state_dict']

            # 加载预训练权重
            self.net_feat.model.load_state_dict(weight, False)

            # 冻结backdone的参数，仅调整decode_head的参数
            self.net_feat.fix_backbone()

        if weight_flownet is not None:
            weight = torch.load(weight_flownet, map_location='cpu')
            self.flownet.load_state_dict(weight, True)

        # 为了使得网络中信息更好的流动，每一层输出的方差应该尽量相等
        nn.init.xavier_normal_(self.net_task.weight)
        self.net_task.bias.data.fill_(0)
        print('pretrained weight loaded')

    # ---------------------------------Input-----------------------------------------------
    # gt = [batch_size,1,512,1024]
    # im_flow_list = [batch_size,3,2,512,1024]
    # im_seg_list = [batch_size,3,2,512,1024]
    # -------------------------------------------------------------------------------------
    def forward(self, im_seg_list, im_flow_list, gt=None):

        # 输入的视频数据参数值，依次为 bastchsize, 通道, 关键帧间隔时间, 帧高度, 帧宽度
        n, c, t, h, w = im_seg_list.shape

        # 推理关键帧的语义结果
        pred = self.net_feat(im_seg_list[:, :, 0, :, :])
        # pred.shape = [1,19,64,128]

        # 双线性插值等比放大2倍
        pred = F.interpolate(pred, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=False)
        # pred.shape = [1,19.128.256]

        # 计算关键帧的光流传播:首先将关键帧和当前帧的tensor在通道处堆叠,然后传入flownet,从而根据关键帧和当前帧计算光流,
        flow = self.flownet(torch.cat([im_flow_list[:, :, -1, :, :], im_flow_list[:, :, 0, :, :]], dim=1))

        # 将关键帧的pred传入warp()，然后和当前帧的flow继续一个W()函数，输出pred
        pred_result = self.warp(pred, flow)

        # 将经过warp输出的pred放到task网络里面
        pred_result = self.net_task(pred_result)
        # 双线性插值放大4倍
        pred_result = F.interpolate(pred_result, scale_factor=4, mode='bilinear', align_corners=False)
        # pred_result.shape = [1,19,512,1024]

        if gt is not None:
            loss = self.criterion_semantic(pred_result, gt)

            # .unsqueeze(0) 表示，在第一个位置增加维度
            loss = loss.unsqueeze(0)
            return loss
        else:
            return pred_result

    def evaluate(self, im_seg_list, im_flow_list):
        out_list = []
        t = im_seg_list.shape[2]
        pred = self.net_feat(im_seg_list[:, :, 0, :, :])
        # pred.shape = [1,19,64,128]

        pred = F.interpolate(pred, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=False)
        # pred.shape = [1,19,128,256]

        # 将经过net_feat的关键帧，再经过net_task处理
        out = self.net_task(pred)

        # 长宽均放大4倍
        out = F.interpolate(out, scale_factor=4, mode='bilinear', align_corners=False)
        # out.shape = [1,19,512,1024]

        # 输入：out.shape = torch.Size([1, 19, 512, 1024])
        out = torch.argmax(out, dim=1)
        # 输出：out.shape = torch.Size([1, 512, 1024])

        out_list.append(out)

        # FIXME:eval时也不需要for循环吗?

        # 当前帧和关键帧做一个光流估计
        flow = self.flownet(torch.cat([im_flow_list[:, :, -1, :, :], im_flow_list[:, :, 0, :, :]], dim=1))

        # 扔进‘W()’函数里
        pred_result = self.warp(pred, flow)

        # 对堆叠结果进行卷积
        pred_result = self.net_task(pred_result)
        pred_result = F.interpolate(pred_result, scale_factor=4, mode='bilinear', align_corners=False)

        # 取最大的可能性结果
        out = torch.argmax(pred_result, dim=1)
        out_list.append(out)

        return out_list

    def set_train(self):
        self.net_feat.eval()
        self.net_feat.model.decode_head.conv_seg.train()
        self.net_task.train()
        self.flownet.train()


if __name__ == '__main__':
    model = DFF(weight_res101=None, weight_flownet=None)
    model.cuda().eval()

    im_seg_list = torch.rand([1, 3, 5, 512, 1024]).cuda()
    im_flow_list = torch.rand([1, 3, 5, 512, 1024]).cuda()
    with torch.no_grad():
        out_list = model.evaluate(im_seg_list, im_flow_list)
        print(len(out_list), out_list[0].shape)