Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition

摘要

基于骨架的动作识别因为其以时空结合图（spatiotemporal graph）的形式模拟了人体骨骼而取得了显著的效果。

在现有的基于图的方法中，图的拓扑结构是手动设置的，而且在所有层以及输入样本中是固定不变的。这样的方法在用在有层级CNN和不同输入样本的动作识别中不是最佳的。

而且骨架中的具有更多细节和判别式信息二级结构（骨骼长度、方向、骨头等）很少在现有的方法中研究使用

作者提出了自适应的双流图网络结构用来进行基于骨架的动作识别，整个网络的拓扑结构可以端到端地学习出来，这种数据驱动的图模型增加了模型的灵活性，并且并且获得了更普适更一般化的特征来适应不同的样本

另外还采用了双流的结构同时模拟一级结构和二级结构，提高了动作识别的准确率

在NTU-RGBD以及Kinetics-Skeleton两个数据集上取得了非常好的结果

总结

提出了一个自适应的图卷积网络，可以自动学习出针对不同样本的不同的拓扑结构
提出了使用节点信息和骨头信息的双流网络结构

一、引言

目前有3种深度学习方法解决基于骨架的动作识别问题，分别是：将关节点序列表示成关节点向量，然后用RNN进行预测；将关节点信息表示成伪图像，然后用CNN去预测；将关节点信息表示成图结构，用图卷积进行预测。前两种方法不能将骨架信息中的图结构提取出来，也很难适应任意形状的骨架结构。最后一种的典型代表ST-GCN设计了一种时空图卷积网络，将人体的自然骨架结构通过拓扑图表示，动作识别性能得到了质的提升。

然而ST-GCN存在一些缺点：1. 根据人体自然结构预先定义好的拓扑结构图对于动作识别任务来说可能不是最优的；2. ST-GCN网络结构的每一个GCN单元的结构都是固定的，整个网络缺少灵活性；3.一个固定的网络结构对于不同样本的不同种类的动作不是最优的。

针对以上问题，作者提出了一个自适应的双流图网络结构：

一个自适应的图网络结构：针对不同的GCN单元和不同的样本自动生成不同的拓扑结构图。主要是通过设置两种不同的参数来对模型的拓扑图结构进行控制，一种是全局图，表示所有数据公有的模式结构，另一种是独立图，表示的是每个数据独特的模式结构。这种数据驱动的方法增加了模型图结构的灵活性，更加普遍适用于各种各样的样本。
双流结构：利用关节点和骨头两种信息设计双流网络结构，使用更丰富的骨架信息进行动作识别，显著的提高了识别性能。
在NTU RGB+D和kinetics上取得了最好的性能。

二、相关工作

基于骨架的动作识别：RNN、CNN、GCN三种

GCN：spatial perspective（空间）, spectral perspective（光谱）

三、GCN

见另外一篇介绍ST-GCN的博文，主要看implementation

四、2s-AGCN

1.自适应卷积层

原始GCN：
\[
\mathbf{f}_{o u t}=\sum_{k}^{K_{v}} \mathbf{W}_{k}\left(\mathbf{f}_{i n} \mathbf{A}_{k}\right) \odot \mathbf{M}_{k} \qquad（公式1）
\]
$K_v$指的是区域划分，这里用的是第三种划分方式，即将邻域划分为3个部分，$W_k$指的是第$k$个区域的参数，$f_{in}$指的是网络输入，$A_k$指的是邻接矩阵和单位矩阵的和，表示节点之间的连接。$M_k$指的是自适应权重矩阵。
\[
\mathbf{f}_{o u t}=\sum_{k}^{K_{v}} \mathbf{W}_{k}\mathbf{f}_{i n} \left(\mathbf{A}_{k}+\mathbf{B}_{k}+\mathbf{C}_{k}\right) \qquad（公式2）
\]
其中$A_k$和公式（1）中一样，指的是邻接矩阵

$B_k$是一个$N \times N$的矩阵，和网络中的其他参数仪器优化训练，没有任何约束，可以是任何元素，不仅可以增强节点之间的连接，而且可以使没有关联的节点之间产生关联。在这里的功能和公式（1）中的$M_k$类似，但是$M_k$只能改变原来不为零的权重，无法让为零的权重重新变成一个起作用的权重值，比如拥抱的姿势，两个胳膊之间的动作比较相似，有一定的关联，但是人体自然结构无法将这两个节点连接起来，利用这个随机的$B_k$参数就可以使得这种没有人体自然结构关联的节点关联到一起。所以$B_k$是一项完全由训练数据学习出来的参数，比原始的$M_k$更加灵活。

$C_k$针对每一个样本学习出一个图，用normalized embedded Gaussian方程来衡量两个节点之间的相似性：
\[
f\left(v_{i}, v_{j}\right)=\frac{e^{\theta\left(v_{i}\right)^{T} \phi\left(v_{j}\right)}}{\sum_{j=1}^{N} e^{\theta\left(v_{i}\right)^{T} \phi\left(v_{j}\right)}} \qquad 公式(3)
\]
对于输入的特征图$f_{in}$大小为$C_{in} \times T \times N$，首先用两个embedding方程$\theta,\phi$将其embed成$C_e \times T \times N$，并将其resize成$N \times C_eT$和$C_eT \times N$，然后将生成的两个矩阵相乘得到$N \times N$的相似矩阵$C_k$，$C^{ij}_k$表示节点$v_i$和节点$v_j$之间的相似性，因为normalized Gaussian和softmax操作是等价的，所以公式（3）等同于公式（4）。如下图所示是AGCN的计算过程示意图。
\[
\mathbf{C}_k = softmax(\mathbf{f}_{in}^T\mathbf{W}_{\theta k}^T\mathbf{W}_{\theta k}\mathbf{f}_{in})
\]

2. 自适应图卷积块

网络的时域和ST-GCN一样，都是对$C \times T \times N$的特征图进行$K_t \times 1$的卷积，空间域的GCN块（Convs）和时间域的GCN块（Convt）联合起来组成GCN块，如下图所示。

3. 自适应的图卷积网络

4. 双流网络

计算骨头信息作为第二类信息，源点$v_1 = (x_1, y_1, z_1)$，目标点$v2 = (x_2, y_2, z_2)$，则骨头$e_{v_1,v_2} = (x_2-x_1, y_2-y_1, z_2-z_1)$，因为边数总比节点数少一个，所以增加一个中心点自环的一个长度为0的边。最后将两支网络输出的softmax打分值加和作为最后的分数去预测动作标签。

五、实验

1.消融实验

2.图的可视化

一个样本的不同层的图结构是不同的，而且每个节点的重要性是

不同的

不同样本相同层的图结构是不同的

3.和state-of-the-arts比较

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