图神经网络3-应用:零样本动作识别-AAAI 2019
用GCN做视频的零样本动作识别
论文：I Know the Relationships: Zero-Shot Action Recognition via Two-Stream Graph Convolutional Networks and Knowledge Graphs
代码：https://github.com/junyuGao/Zero-Shot-Action-Recognition-with-Two-Stream-GCN
1. 任务介绍
零样本动作识别，提供一些已知类和已知类上的训练样本，要把从已知类学习到的知识迁移到未知类。比如，一个小孩只看过打羽毛球的视频并知道这是打羽毛球，告诉他如果使用像羽毛球一样的球拍，使用棒球一样的球，就是打网球，之后当他第一次看到打网球的视频就已经可以认出这是在打网球。这里最核心的问题就是，如何建模已知类和未知类之间的关系。另外视频识别另一个挑战是时序建模。
已有方法及想法提出：
- 图a，基于属性的框架（Attribute-based framework）：对视频动作人为标注一些属性，根据动作类别和属性的关系，将已知类上训练好的分类器用到未知类上预测视频的动作。（根据查到的一些博客，我的理解是，比如，整体网络分三层，第一层是输入的视频，第二层是属性，第三层是动作，输入视频经过神经网络得到各个属性的得分，再根据属性得分确定动作类别）这样的方法存在的问题：只用了属性和类别的关系；属性难定义，属性不适用于所有的视频类别导致泛化性差。
- 图b，基于词嵌入的方法（Word embedding-based framework）：把动作名称的word2vec向量映射到隐空间，在隐空间隐式的建模已知类和未知类的关系，学习到一个迁移矩阵。（暂时没查到好的解释，我的理解是，通过网络学习一种输入视频到动作词向量的映射）存在的问题：只用到了word2vec信息，没用到属性等信息；动作和动作之间的关系是隐式的。
- 图c，本文的方法，通过知识图谱+GCN，建模类别和类别、属性和属性、类别和属性三种关系。这里的属性使用的是图中出现的物体。
2. 本文方法
使用双支GCN结构，上面是分类分支，下面是实例分支。
分类分支旨在构建action和objects/attribute之间的关系，其把S个可见类的action name和U个不可见类的action name以及O个object name通过word embedding（skip-gram网络），把每一个word都转换为一个 k=500 维的特征向量。然后通过现成的ConceptNet 5.5知识图谱（WebAPI），构建一个有$(S+U+O)$个结点，每个结点为k维向量的graph，结点之间有带权重的边，权重表示知识图谱中两个结点的距离。即GCN输入特征$X^{cls}$的维度为$k\times (S+U+O)$。图中蓝色的圆柱体表示action的种类，绿色的表示attribute（object）。通过三层GCN（2048-1024-512），最终输出一个矩阵：$d\times (S+U+O)$。这里的d为512维。
实例分支旨在为视频实例提供attribute-feature。首先因为视频是个序列数据，这里对于每一个video，作者都划分了T(T=16)个等长的片段 $\{V_t\}^T_{t=1}$ 。然后对于每一个片段，对上面提到的 O个obejects的每一个object打一个相关性的分数，即object score，这里使用的是GoogLeNet（O个objects的选取：对每个action选topK(K=100)个objects），片段的得分是片段中每一帧得分的均值。因此对于每一个视频V，都可以表示成一个$O\times T$ 的矩阵。为了保留视频的时序信息，作者还引入了一个self-attention操作，通过下面的公式，来找到对于任一片段 $V_s$ ，其他所有片段$\{V_t\}^T_{t=1}$ 对其的贡献 $\alpha_{s,t}$ 。self-attention的图示如下：
$V_t$和$V_s$表示视频第t和第s个片段的obejects得分，f(),g(),h()是三个1x1的卷积。
通过上面的操作，就可以得到一个和 $V$ 同维度的特征表达 $\hat V$ 了。这之后，把 $\hat V$ 和object 的word-embedding向量 $\left\{s_{o}\right\}_{o=1}^{O}$ 相乘构成 graph的特征，即$\mathbf{X}^{i n s} \in \mathbf{R}^{k \times O}$ ，$X^{ins}$的第o列为： $\mathbf{X}_{o}^{i n s}=\sum_{t=1}^{T} \hat{\mathbf{V}}_{t, o} \mathbf{s}_{o}$
实例分支中的图一共O个结点，每个结点为一个 k=500 维的特征向量。通过3层GCN（2048-1024-512），最终输出一个矩阵：$d\times O$，通过该实例分支，对于每一个视频，我们都能得到其对应的鲁棒的attribute-feature。
网络训练，对于所有已知类的样本，采用交叉熵损失。
$\mathcal{L}=-\frac{1}{N_{s}} \sum_{n=1}^{N_{s}} \sum_{i=1}^{S} y_{n}^{i} \log \left(p_{n}^{i}\right)$，其中$N_s$为已知类样本个数，$y_n^i$是ground-truth label，是个二值（0/1），表示 第n个 video样本是否属于第i 个已知类。 $p_n^i$ 是第n个 video样本属于第i类的概率，它由两个分支预测出的分数经过一个softmax得来：$p_{n}^{i}=\frac{\exp \left(q_{n}^{i}\right)}{\sum_{i=1}^{S} \exp \left(q_{n}^{i}\right)}, \text { where } q_{n}^{i}=\left(\mathcal{W}_{i}^{c l s}\right)^{\top} \sum_{o \in \mathcal{N}(i)} \mathbf{Z}_{L, n, o}^{i n s}$，其中$W_i^{cls}$是由分类分支产生的第i个动作类别的矩阵，$Z^{ins}_{L,n,o}$为实例分支产生的最终特征，表示第L层第n个视频第o个物体的特征，$N(i)$表示第i个action在知识图谱中的一阶object邻居。
使用ADAM优化器，学习率为0.0001，weight decay=0.0005。训练5epoch，batchsize=48.
图卷积操作，使用公式 $\mathbf{Z}=\hat{\mathbf{D}}^{-\frac{1}{2}} \hat{\mathbf{A}} \hat{\mathbf{D}}^{-\frac{1}{2}} \mathbf{X}^{\top} \mathbf{W}$，其中$\hat A=A+I$，A为带权重的邻接矩阵，I为单位矩阵，$\hat D$为$\hat A$的度矩阵，X为特征矩阵，W为要学习的参数矩阵即我们CNN中所说的卷积核。假设图中有m个节点，每个节点有k维特征，则$\hat D$和$\hat A$都是$m\times m$的矩阵，X为$k\times m$的矩阵，W应该为$k\times c$的矩阵，c为输出特征Z的通道数。每个图卷积单元都由一次卷积计算接一个非线性操作如LeakyReLU组成。
综上，分类分支构建了所有已知类和未知类的action和objects/attribute之间的关系，通过已知类的监督信息来让网络知道对于某个action，与他相关的objects，或者说，对于某些objects，其对应的action是什么。而实例分支，则是建立video和objects的关系。输入一个video序列，我们要找到里面涉及到哪些objects。当我们遇到一个新的action类的video时，我们先用实例分支找到与他最相关的objects，然后在分类分支中的知识图谱里去找这些objects对应的Unseen类的action是什么，就完成了零样本动作识别。
