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video-caption.pytorch

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video-caption.pytorch

任务介绍

和image caption一样，不过是将图片换成了一段视频，根据视频内容给出一句文字描述。可用于后续的视频检索或者摘要生成，帮助智能体或者有视觉障碍的人理解现实情况。

Language model-based approach

语言模型为基础的，预测主谓宾然后补充其他组成一段话

Sequence learning-based approach

Translating Videos to Natural Language Using Deep Recurrent Neural Networks

应该是第一篇直接从视频生成文字的文章，它利用cnn将视频中所有帧提取特征(fc7)然后进行mean pool之后送入后面的LSTM decoder进行文字的生成。




Sequence to Sequence – Video to Text

是上一篇文章的作者Subhashini Venugopalan对自己模型的改进，之前直接进行mean pool，忽略了这些特征的顺序和时序关系。所以本文对每帧的特征都送到LSTM encoder中进行，然后再送到decoder中生成文字，这种模型简称成为S2VT



后续又把s2vt进行化简，s2vt中是两路LSTM，后续生成文字时上面的LSTM还要输出到下面的LSTM作为输入，后来的论文中对此进行化简，上面的LSTM encoding完后只把它的输出和隐状态送到后面decoder中，不再跟着decoder再跑一段序列。



上图有以下几点需要展开讲

1. feature的改进

2. decoder部分的改进，如Attention机制等

3. 其他如增强学习，Reconstruction network等

Video Feature

2d特征的发展主要得益于ImageNet，它是对图片分类。而3d特征主要是对视频分类或者视频中action、event、activity识别，有以下几种结构，本文主要介绍现在比较流行的3D-ConvNet



下图中b是将每个帧的图片在channel维度进行cat起来，c是3d卷积，在时间维度上也有一个步长

Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks

。

但是c3d的模型参数太多了，它是类似与2d中的VGG，如果对c3d进行加深参数急剧增长。那么能不能把2d中的resnet迁移过来呢，当然可以！

但是那个时候数据库还不行(一是有些数据库数量不够，二是sports-1M这种量虽然超级大但是噪声太多它是一整段视频才有一个label，有很多片段都和label action无关)，直接把resnet套过去也是不好训练的微软出了个p3d来改，一是进一步减少3d resnet的参数，二是1*3*3的卷积可以利用2d resnet的参数来初始化


Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks






i3d(Inflated 3D ConvNet)

Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset

，

该文提出了i3d的模型，更重要的是提出了一个Kinectics的数据库，数据量是240k段视频 clips，400类动作称为Kinectics-400，最近又推出了Kinectics-600,500K段视频 clips，600类动作称为Kinectics-600。这个数据库很重要的一点是它是只截取该action对应的视频片段(clips)，基本不含无关帧，噪声较少。

数据库地址

3D-ResNets

是在Kinectics数据库推出后，从scratch开始训练完整的ResNets。

ResNet-18在各个视频数据库上训练的曲线图，发现在前3个库上已经overfiting了，但是Kinectics上并没有，所以作者开始加深网络在Kinectics上再次训练。



在Kinectics上从scratch开始训练，验证集上的结果，全部可作为pretrained model，且后续也证明了这些预训练模型用到UCf-101和HMDB-51上取得了很好的效果。

Audio Feature

在caption时也可以加入音频特征，不过我对音频方面不是特别了解，暂时就用的google tensorflow提供的

Models for AudioSet: A Large Scale Dataset of Audio Events

Attention Mechanism

我在介绍daijifeng老师的

Relation Networks for Object Detection

时简单提了一下Attention model。这里也一样，我们把所有视频特征和音频特征encoding后得到一个context，即encoder里每个时刻的输出output。在decoding阶段每个时刻输出单词时需要用不同的context。

下面介绍一种最简单的，decoding时，对于某个时刻的隐状态hidden_state，计算它与encoder_outputs的相似度(encoder_outputs是encoding时所有时刻的输出)，然后进行softmax得到权重attn，然后用这个权重取乘以encoder_outputs，得到最终的context(encoder_outputs不同时刻输出的融合)

或者就是用一下其他的加一些全连接参数，或者对hidden_state和encoder_outputs降维后再进行相似度计算


Sundrops/video-caption.pytorch: Attention.py

## directly calculate the similarity of between encoder_outputs and hidden_state ###
# (batch, seq_len, dim) * (batch, dim, 1) -> (batch, seq_len, 1)-> (batch, seq_len)
attn = torch.bmm(encoder_outputs, hidden_state.unsqueeze(2)).squeeze(2)
# (batch, seq_len)-> (batch, 1, seq_len)
attn = F.softmax(attn, dim=1).unsqueeze(1)
# (batch, 1, seq_len) * (batch, seq_len, dim) -> (batch, 1, dim)
context = torch.bmm(attn, encoder_outputs).squeeze(1)
return context

其他

强化学习来做caption

由于我们训练时loss是定义在单个词上的交叉熵loss，而测试时是采用BLEU、CIDEr-D等指标，BLEU-4是4-gram看连词的，CIDEr-D采用df-idf不同的词有着不同的权重的，这些我们都无法去定义loss(不好反传，甚至不能反传)，需要借助强化学习来弥补这个训练和测试的鸿沟

用Reinforcement Learning来做image captioning

• Deep Reinforcement Learning-based Image Captioning with Embedding Reward
  
  cvpr 2017 oral
  
• Reinforced Video Captioning with Entailment Rewards
  
  EMNLP 2017
  

Reconstruction Network

Reconstruction Network for Video Captioning cvpr2018

将Decoder产生的输出送入Reconstructor(LSTM/GRU)中重构，得到向量后再和Encoder输出(Decoder输入)做L2 loss。即将video to sentence后再sentence to video， 即dual learning(中-英，英-中)，使得中间的特征学习的更好。

Video Caption的比赛

MSR-VTT

MSR-VTT 2017 Leaderboard

ActivityNet: Dense Caption

Dense-Captioning Events in Videos


一段视频给出很多句描述，而且描述之间在时间上可能有交叉，这就和之前的不太一样了，之前的每段都是单一事件事先截取好的，这里可能需要现在时间维度上提取proposal，将视频截成很多片段，这些片段可能有交叠。如果不想这样就简单的就是按照不同间隔将视频段进行平分，比如有10帧10帧的也有20帧20帧的，但效果可能不如别人用模型在维度提取proposal，这个比赛确实包含提取proposal这个子任务

Temporal Action Proposals

。