Video Object Grounding using Semantic Roles in Language Description
2020-03-25 17:44:59
Paper：https://arxiv.org/pdf/2003.10606.pdf
Code: https://github.com/TheShadow29/vognet-pytorch
1. Background and Motivation:
2. The Proposed Method:
2.1. Contrastive Sampling
大部分大型的视频数据集，都是来自于互联网，例如 YouTube，其实这种视频在同一个 video 上很少包含同一个目标的多个实例。在这种视频上利用物体检测方法很难解决的很好。为解决这个问题，作者提出一种 two-step contrastive sampling method。首先，对每一个语言描述赋予一个语义角色标签，然后通过替换每一个角色来采样其他的描述，如图 1 和 2 (a) 所示。
在第二步中，作者将样本进行组合。一种简单地组合方法是将每一个 video 单独的进行处理。但是，这种思路无法学习物体之间的关系。另外，作者通过将这些样本在时序（TEMP）和空间维度上（SPAT）进行拼接，以得到新的数据。对于 TEMP，作者将采样的视频进行 resize，以得到相同的宽和高。
2.2. Framework：
Object Transformer：是一个 transformer 模型，即：在 P*F proposals 上执行 self-attention。
Multi-modal Transformer：作者将 self-attended features 和 language features 进行组合，以得到多模态特征 m。作者采用 self-attention with relative position encoding 得到 self-attended multi-modal feature。然而，由于硬件的限制，在所有的 proposals 上都进行这些操作是非常耗时的。所以，作者每一帧用一次 self-attention。所以，得到的特征然后输入到 2-layered MLP 以得到每一个 proposal-role pair 的预测。
2.3. Relative Position Encoding：
相对位置的编码利用了两个 proposal 之间的相对距离，作为额外的信息进行 attention 操作。作者将 proposal $p_{a, b}$ 的位置进行归一化处理，得到 [xtl, ytl, xbr, ybr, j] with $pos_{a, b} = [xtl/W, ytl/H, xbr/W, ybr/H, j/F]$。作者将 Proposal A 和 B 之间的相对位置编码为：
假设 Transformer 包含 nl layers 和 nh heads，
作者将其改为了：
需要注意的是：
和 
拥有相同的维度，并且可以进行简单的矩阵相加。