近期论文总结_tokenlearner: what can 8 learned tokens do for ima

1. (NeurIPS2021) TokenLearner: What Can 8 Learned Tokens Do for Images and Videos?

动机说明

在视觉领域应用Transformer，往往将图像或者视频帧分割成一系列的patch，即通过将图像均匀的分成多个片段来形成标记（token），在这种方式下，视觉标记的质量和数量决定了 Vision Transformer 的整体质量，因此Vision Transformer 架构的主要挑战是它们通常需要太多的token才能获得合理的结果。

从而引出了一个问题：是否真的有必要在每一层处理那么多令牌？

在tokenlearner中，通过自适应生成的较少数量的token，而不是依赖于通过统一分割形成的token来学习视觉特征。

方法简述

如上图，首先使用卷积或者MLP计算空间注意力图，以突出重要区域，然后将这种空间注意力图应用于输入以对每个区域进行不同的加权（同时丢弃不必要的区域），并将结果空间池化以生成最终的学习标记，并行重复多次，从原始输入中产生少量的几个（8或16）标记。这个过程也可以看做是根据权重值执行像素的软选择，再进行全局平均池化。具体过程如下：

1. 目标为从Xt学习到一个长度为S的token序列Zt=[zi], i=1…S
2. tokenlearner：基于空间attention机制。具体而言，首先模型会基于Xt学习到一个空间权重矩阵αi(Xt），尺寸为H×W，然后再乘以Xt，然后通过全局池化得到最终的zi
3. tokenfuser：tokenfuser融合所有token的信息，并将融合后的特征重新映射到原始特征尺寸。

2. (NeurIPS2021) Keeping Your Eye on the Ball: Trajectory Attention in Video Transformers

动机说明

vanilla TRM中存在的问题：

1. 传统的Video TRM对时空维度的处理方式相同，这对时间维度是不妥当的，在第t帧的一个位置成像的物理点可能与在第t+k帧的该位置发现的完全无关，故应该对时间相关性建模，以便于了解动态场景；
2. 视频相邻帧之间包含大量的冗余的空间信息，在视频中应用原生注意力，会比较在所有可能的空间位置和帧中提取的成对图像块。这会导致它关注冗余的空间信息，而不是时间信息。

总结以上两点，现有模型在整个3D时空特征体上汇集信息，或者在时间维度上轴向汇集信息，忽略了物体点在时间维度上运动的轨迹。

如上图所示，球所占的区域最多跨越了四个patch，这些patch包含前景（球）和背景对象的混合，至少有两种不同的运动，注意力机制可以从所有相关的“球区域”集合运动特征，但是视觉Transformer是在图像patch上运行的，因此不能假定对应于单个的3D点是沿着简单的一维轨迹移动的。

此外，上图共有5×5=25个patch，在前两帧中，object-relative patch占有不到1/3，在后两帧中占比可达到1/2左右，如上面所说，空间上信息量较大的patch占比较小，这种情况下“平等”地对待所有的时空patch，显然是不合适的。

方法简述

https://blog.csdn.net/qq_41533576/article/details/125544590

不足

轨迹注意力的计算方式类似TimesFormer中的joint-spatial-temporal-attention，尤其是计算轨迹token时，会对大量的时空token进行注意力计算，这种方式仍是具有二次复杂度$O(S^2{T}^2)$的。

3. (ICCV2021) Adaptive Focus for Efficient Video Recognition

动机说明

观察上图从数据集中一个视频提取的视频帧信息，可以看到展示的四帧图像中，第2、3帧所包含的信息对最终分类结果（diving）的重要性明显高于其他两帧。

图（b）是现在较多模型的做法，选择若干信息帧进行处理，这种方式能够捕捉到大部分的信息，但难以寻找和重点处理视频帧中最关键的图像区域。

从图（c）的观察中可以得出，视频每一帧中信息量最大的区域通常是一个小的图像块，它在帧之间平滑移动，故选择定位图像空间上最具信息量的区域（informative region），重点关注这部分区域对于分类识别结果是非常重要的。

方法简述

网络由四部分顺序组成：

1. 首先，使用轻量化的CNN网络$F_G$对每一帧进行快速“浏览”，以获取粗略的全局信息；
2. 在$F_G$的基础上，使用RNN网络π (Policy Network)，用以选择聚焦的图像区域$V_t$；
3. 使用高容量的CNN $F_L$用于处理上一步选定的区域$V_t$，这些区域的面积一般较小，因此可节省可观的计算；
4. 递归分类器跨帧聚合特征以获得预测值。

不足

Policy Network π文中描述使用强化学习策略，但对此的解释不够，且整体结构需要三阶段的训练，训练过程较为繁琐。

4. (CVPR2022) Deformable Video Transformer

动机说明

以往的TRM仅关注不同帧对应空间位置的做法并不可靠，因为摄像机和物体的移动，投影到第t帧上的场景与第t’帧相同位置的场景可能完全无关。如下图，第一行的视频帧与第二行视频帧做对比，在不同时间点，原有位置上的物体位置发生偏移，此时若还是仅关注对应空间位置的关系已然意义不大。

方法简述

摒弃以往固定的、在预定位置比较patch的注意力策略，转而根据query patch的appearance及其估计的motion动态地决定每一帧中的“查看位置”。利用额外的运动线索（motion cues）来识别一组稀疏的时空位置，以参与每个查询，使得每个query在每帧内关注N个位置，而不是单个位置。

5. (CVPR2022) Stand-Alone Inter-Frame Attention in Video Models

动机说明

（a）利用时序卷积捕捉聚合时序特征，使用相同卷积核在时间维度上平移获取特征信息；

（b）利用自注意力，按照预定的计算策略，比较不同时序相同空间位置的token序列。

a、b方式背后的理论支撑是跨帧之间的特征映射是应该是对齐的，但实际并非如此。

本文作者提出独立帧间注意力机制——（c）利用局部区域内的帧间相关性进行注意力学习，通过注意力聚集相邻帧局部区域内的所有时间邻域，以增强每帧特征。

方法简述

将当前帧中的每个空间位置作为Query，将下一帧中的局部可变形邻域作为Key与Value，SIFA计算Q和K之间的相似性，作为对时间聚合值加权平均的独立关注。