0 Abstract

动态场景图生成的目标是在给定的视频中生成场景图。与静态图片的场景图生成相比之下，它由于动态关系和时间依赖，能够获得更丰富的语义解释。本文提出STTran，包含了spatial encoder和temporal decoder

• spatial encoder：对输入的每一帧提取空间上下文以及视觉关系。
• temporal decoder：以spatial encoder的输出作为输入，从而捕获帧与帧之间的时间依赖关系，并推理动态关系。

STTran能适用于不同时长的视频，尤其是能对长视频能有不错的效果。我们的方法在Action Genome(AG) benchmark数据集上验证，实现了动态场景图生成的SOTA，并对每个模块做了消融实验。

Contributions

• 提出了一个新的框架STTran，对每帧的空间上下文进行编码，并对帧之间时间依赖的视觉关系表征进行解码。
• 不同于大多数相关工作，提出了一个新的策略去生成动态场景图。
• 验证了时间依赖会对关系预测有积极影响，模型提高了视频理解的性能，最终在AG数据集上实现SOTA。

1 Introduction

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图1 图片和视频的场景图生成之间的区别

动态场景图生成会利用spatial context和temporal dependencies，每个不同颜色的节点表示不同物体

静态场景图生成是基于一个object detector生成object proposals，然后再推断它们之间的关系以及对象类别。然而，对象不一定在视频序列中是连续的，任意两个对象的关系会随着它们的运动而变化，我们称之为dynamic，因此，静态场景图生成方法无法直接用于动态场景。

2 Related Work

• Scene Graph Generation
  • 概念：场景图生成最早在图像检索中提出来，它是一种基于图的表示，描述对象之间的交互，节点表示对象，而边表示关系。
  • 应用：图像检索、图像捕获、视觉问答VQA，以及图像生成。
  • 不足：现实生活中普遍会出现多样化的交互关系，而大多数任务默认edge预测为single-label分类。这些方法往往是针对静态图像设计的，而为了扩展到视频，Ji等人根据分解视频中的活动，收集了大量的动态场景图，并提高了视频动作识别的SOTA。
• Transformer for Computer Vision
  • 在NLP任务上，尤其是大规模预训练语言模型，如GPT、BERT。
  • 在视觉-语言任务上，例如image captioning、VQA、Caption-Based Image Retrieval和Visual Commonsense Reasoning(VCR)。最近，提出了DERT用于目标检测和全景分割。
  • Transformer用来挖掘视觉信息，取代了传统的CNN backbone。
    • 它的核心机制是self-attention building block，通过有选择地关注输入点进行预测，从而捕获不同输入点之间的context和每个点的表征。
    • 然而，以前方法都聚焦于学习单张图片中的spatial context，而temporal dependencies在视频理解中是十分重要的。
      • Action Transformer中利用了transformer实现了spatio-temporal representations，参考了I3D模型，然后在RPN网络提供的RoI中池化，对视频片段进行人的行为识别。
      • 每帧的特征是由CNN backbone提取出来的，输入至transformer encoder，去学习视频序列的时间信息。
• Spatial-Temporal Networks
  • Spatial-temporal信息是视频理解的关键，最流行的方法是基于RNN/LSTM的、基于3D ConvNets的框架。
    • 基于RNN/LSTM的框架：对每帧按顺序提取特征，并学习时间信息。
    • 基于3D ConvNets的框架：利用输入序列的时间维度，扩展了传统的2D卷积（height和width）
  • 本工作中，我们不仅利用transformer去学习对象之间的空间context，还学习了帧与帧之间的时间依赖，从而推断随着时间变化的动态关系。

3 Method

动态场景图是基于静态场景图的，有一个额外的索引t表示随时间变化的关系。transformer的两个特性：

1. 结构是包裹不变的（permutation-invariant）。
2. 序列与位置编码兼容。

我们提出一个新模型STTran，能够利用视频中的时空上下文。

3.1 Transformer

Transformer最早由Vaswani提出，它由一叠基于点积注意的多头transformer精炼层组成，每一层中的输入是$X\in R^{N\times D}$，N个entityD个维度，通过线性变换为queries($Q=X{W}_Q,W_Q\in R^{D\times D_q}$)，keys($K=X{W}_K,W_K\in R^{D\times D_k}$)以及values($V=X{W}_V,W_V\in R^{D\times D_v}$)

注意：$D_q,D_k,D_v$通常在实现中相同，每个entity都通过点积attetion与其他entity进行细化，定义如下：
$$Attention(Q,K,V)=Softmax(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{D_k}})V$$
为了提高attention层的性能，应用的多头注意力定义为：
$$MultiHead(Q,K,V)=Concat(h_1,...,h_h)W_O$$

$$h_i=Attention(X{W}_Q,X{W}_K,X{W}_{V_i})$$

一个完整的自注意力层包含了如上的self-attention模块，之后是一个残差连接的归一化层和一个前馈层。

后续自注意力层简称为$Att(.)$

本工作中，我们设计了一个时空transformer，探索单帧的空间context、序列的时间dependencies。

3.2 Relationship Representation

我们使用Faster R-CNN作为backbone，对$T$帧的视频$V=[I_1,I_2,...,I_T]$，时间为t时的帧表示为$I_t$，detector提取的视觉特征为 { v t 1 , . . . , v t N ( t ) } ∈ R 2048 \{v_t^1,...,v_t^{N(t)}\}∈R^{2048} {vt1​,...,vtN(t)​}∈R2048，bounding boxes为 { b t 1 , . . . , b t N ( t ) } \{b_t^1,...,b_t^{N(t)}\} {bt1​,...,btN(t)​}，对象种类分布为 { d t 1 , . . . , d t N ( t ) } \{d_t^1,...,d_t^{N(t)}\} {dt1​,...,dtN(t)​}，其中$N(t)$表示该帧下对象的数量。在每帧的$N(t)$个对象之间有一组关系向量 R t = { r t 1 , . . . , r t K ( t ) } R_t=\{r_t^1,...,r_t^{K(t)}\} Rt​={rt1​,...,rtK(t)​}，第i和j个对象之间的$r_t^k$关系对应的表征向量$x_t^k$包含了视觉外观、空间信息、和语义嵌入，公式如下：
$$x_t^k=<W_s{v}_t^i,W_o{v}_t^j,W_u\varphi (u_t^{i,j}\oplus f_{box}(b_t^i,b_t^j)),s_t^i,s_t^j>$$
其中，$<,>$表示连接操作，$\varphi$表示扁平操作、$\oplus$表示逐元素加法，$W_s,W_o\in R^{2048\times 512}，W_u\in R^{12544\times 512}$表示维度压缩的线性矩阵。$u_t^{i,j}\in R^{256\times 7\times 7}$表示RoIAlign计算出的union box的特征图，而$f_{box}$是一个将subject和object的bbox转换成一个完整的特征（与$u_t^{i,j}$形状一致），语义嵌入向量$s_t^i\in R^{200}$由subject和object的对象类别决定。关系表征在时空transformer中交换了spatial和temporal信息。

3.3 Spatio-Temporal Transformer

ST-transformer依然保持着encoder-decoder架构，不同的是，此处的encoder和decoder会处理更具体的任务。

3.3.1 Spatial Encoder

Spatial Encoder集中在每一帧的空间上下文，其输入是单个的 X t = { x t 1 , x t 2 , . . . , x t K ( t ) } X_t=\{x_t^1,x_t^2,...,x_t^{K(t)}\} Xt​={xt1​,xt2​,...,xtK(t)​}，queries $Q$、keys $K$和values $V$在第n个encoder层中共享着相同的输入和输出，表示为：
$$X_T^{(n)}=At{t}_{enc.}(Q=K=V=X_t^{(n-1)})$$
这个encoder由N个自注意力层$At{t}_{enc.}$依次堆叠组成，第n-1层的输出作为第n层的输入。为了简便，我们下面不讨论superscript n。不像大多数transformer方法，由于帧之间的关系直观上是平行的，因此我们没有将额外的positional encoding集成到inputs里面去。隐藏关系表中的空间信息在self-attention机制中起着关键作用。encoder statcks最后的输出会作为Temporal decoder的输入。

3.3.2 Frame Encoding

在temporal decoder介绍之前，先介绍一下frame encoding。没有卷积和递推，序列顺序的知识（例如位置编码）必须嵌入transformer的input。与word position和pixel position不同，我们定制了frame encodings，在关系表征中注入了时间位置。帧编码$R_f$是由学到的embedding参数所构建的，因为嵌入向量的数量（取决于Temporal Decoder的窗口大小）是稳定且相对较小的：$E_f=[e_1,...,e_{\eta }\in R^{]}$，其中$e_1,...,e_{\eta }\in R^{1936}$是学到的相同长度为$x_t^k$的向量。

广泛使用的正弦编码在table 5中尽心了对比，我们使用的拥有更好性能的learned encoding，窗口大小$\eta$是固定的，因此视频长度不会影响到frame encoding的长度。

3.3.3 Temporal Decoder

通过temporal decoder捕获帧之间的时间依赖，计算量和内存消耗都急剧提高，但有用信息很容易被大量无关表示压倒。在本文中，我们采用一个滑动窗口用于批处理视频帧，以至于消息在相邻帧之间传递，从而避免了与远处帧发生干扰。

我们temporal decoder的自注意力层与spatial encoder $At{t}_{enc.}()$相同，即masked multi-head self-attention layers被移除。滑动窗口$\eta$在空间上下文表示$[X_1,..,X_T]$的序列上执行，第i个生成的输入批次表示为：
Z i = [ X i , . . . , X i + η − 1 ] , i ∈ { 1 , . . . , T − η + 1 } Z_i=[X_i,...,X_{i+\eta-1}],i∈\{1,...,T-\eta+1\} Zi​=[Xi​,...,Xi+η−1​],i∈{1,...,T−η+1}
其中窗口大小$\eta \le T$，$T$是视频长度。

这个decoder是由N个堆叠的相同self-attention layer $At{t}_{dec}()$组成的。第一层如下“
$$\begin{gathered} Q=K=Z_i+E_f, \\ V=Z_i, \\ \widehat{Z_i}=At{t}_{dec.}(Q,K,V) \end{gathered}$$
如上第一行公式，同样的encoder也被添加到关系表征中，与Queries和Keys放在同一个框架中。最后一个decoder层的输出将作为最终的预测结果。由于滑动窗口，每个帧的关系会在不同的batch中有多种多样的表征。本文中我们选择最早在窗口中出现的表征。

3.4 Loss Function

我们采用multiple linear transformer的来推断精炼表征与不同类型的关系（如注意力、空间、接触）。事实上，两个对象之间的同种关系在语义上不是唯一的，例如同义动作person-holding-broom和person-touching-broom。因此，我们使用multi-label margin loss function去进行谓词分类：
$$L_p(r,P^{+},P^{-})=\sum _{p\in P^{+}}\sum _{q\in P^{-}}max(0,1-\varphi (r,p)+\varphi (r,q))$$
其中，一个人-物对$r$，$P^{+}$是已标记的谓词，而$P^{-}$是一组不在标注内的谓词。$\varphi (r,p)$表示计算出的第p个谓词的置信度。

在训练过程中，物体类别分布是由两个全连接层（ReLU激活函数+批量归一化）计算得到的，$L_o$使用的是标准交叉熵损失，完整的损失函数为：$L_{total}=L_p+L_o$

3.5 Graph Generation Strategies

以前的工作中，生成场景图有两种经典策略：

1. With Constraint
   • 只允许每个subject-object对最多只有一个谓词
   • 更加严格，表明了模型预测最重要关系的能力，但它与multi-label任务是不兼容的。
2. No Constraint
   • 允许每个subject-object有多个谓词。
   • 反映多标签预测能力，能容忍多个财产导致生成的场景图中出现错误信息。

为了能够使生成的场景图更接近Ground Truth，我们提出了一个新的策略叫做Semi Constraint，允许一个subject-object对有多重谓词，如person-holding-food、person-eating-food

如果关系的置信度高于阈值，则相应谓词被视为正谓词。在测试时，每个关系三元组的得分计算如下：
$$s_{rel}=s_{sub}\cdot s_p\cdot s_{obj}$$
其中三者分别是subject、predicate和object的置信度。

4 Experiments

4.1 Dataset and Evaluation Metrics

Dataset：Action Genome（AG）基于Charades数据集，35个object类别(不包括person)共有476229个bbox，25个关系类别共有1715568个实例，标注在234253帧中。

25种关系可以分为三种类型：

1. attention关系
2. spatial关系
3. contact关系

AG种有135484个subject-object对被标记为多重spatial关系（如door-in front of-person、door-on the side of-person），多重contact关系（如person-eating-food、person-holding-food）

Evaluation Metrics：我们遵循图片场景图生成的三个标准任务进行评估

1. predicate classification (PREDCLS)

   给定ground truth的labels和bbox，预测subject-object对的谓词label。

2. scene graph classification (SG-CLS)

   对ground truth bbox进行分类，预测关系label。

3. scene graph detection (SGDET)

   检测目标并预测关系label。（若预测的box与ground truth bbox的IoU大于0.5，则目标检测结果正确）

三个任务均由Recall@K(K=[10,20,50]) 指标，分别按照With Constraint、Semi Constraint和No Constraint进行评估。默认设置Semi Constraint的关系置信度阈值为0.9

4.2 Technical Details

目标检测的backbone采用的是基于ResNet101的FasterRCNN，我们在Action Genome训练集上训练一个检测器，得到24.6的mAP（0.5 IoU的COCO指标）。该检测器用于所有baselines进行公平对比，训练场景图生成模型时的参数(包括RPN)均固定，每个类别的NMS的IoU阈值为0.4，能够减少region proposals。

我们利用AdamW优化器，初始学习率为$1e^{-5}$，批量大小为1，训练我们的模型。梯度剪切的maximal norm为5，窗口大小$ \eta$为2，步长为1。spatialencoder包含一层，而temporaldeocoder包含了3个迭代层。encoder和decoder种的自注意力模块有8个heads，$d_{model}=1936, dropout=0.1$，前馈网络将 1936-d 输入投射到 2048-d，然后在 ReLU 激活后再次投射到 1936-d。

4.3 Quantitative Results and Comparison

表1,2对比了我们的模型在三种约束下均实现了SOTA，所有的方法均使用相同的object detector，提供了相同的feature maps和region proposals。

4.4 Temporal Dependency Analysis

以前基于图片的场景图生成相比，动态场景图有额外的temporal dependencies，接下来讨论一下它是如何提高关系推理的，并验证我们的利用了它的方法。

为了探索temporal dependencies的效果，我们迁移广泛使用的循环网络LSTM，如下图3所示。在将特征向量转入最终分类器之前，代表视频中各种关系的整个向量被组织成一个序列，并由 LSTM 进行处理。

我们随机选取1/3的视频打乱或者翻转，与不打乱或者翻转的情况对比，如下所示，打乱或者翻转会导致最后的结果较差。

4.5 Ablation Study

在STTran种，包含了Spatial Encoder和Temporal Decoder两个模块，以及通过Frame Encoding整合了temporal position到关系表征中（在Temporal Decoder模块中），为了验证哪个部分对模型性能影响最大，进行了相应的消融实验，如下表所示：

如下图所示，没有temporal dependencies时，spatial encoder会误检为person-touching-food，而不是正确的person-eating-food。

4.6 Qualitative Results

如下五列图片分别是RGB frame、Ground Truth生成的场景图、top-10可信的关系预测结果在三种策略下生成的场景图（With / Semi / No Constraint）。灰色表示False Positive、瓜色表示Truth Positive、绿色box表示未被detector检测出。

With Constraint只允许每对subject-object有一个类型的关系，而No Constraint中的person-not contacting-bottle取代了attention relationship。

注：下面两帧不是相邻的，因为人的IoU小于0.5。

5 Conclusion

• 提出了STTran，针对动态场景图生成，其中的encoder提取每帧的spatial context，decoder捕获帧与帧之间的temporal dependencies。
• 与以往单标签loss不同的是，我们利用一个multi-label margin loss并采用一个新的场景图生成策略。
• 几个实验都演示了temporal context对关系预测是有积极影响的，在AG数据集上的动态场景图生成任务上获得了SOTA。