〇、基本信息:
- Title：Temporal Pyramid Network for Action Recognition
- Author：港中文和商汤的工作，有大佬周博磊的参与
- 一句话概括一下：This work addresses the importance of visual tempo within action recognitiong problem, and inspired by this, the author proposed a module named TPN at feature level for tempo modeling. And the two components in TPN (the source and the fusion of features respectively), forming the feature hierarchy for a given backbone. Then the model can capture action instance at various tempos!（其实不知道大家有没有看过何凯明SlowFast的工作，个人目前对此的理解其实就是一个在feature 层面的上的SlowFast的工作，这样的情况下网络的总输入就还是固定的单一的frame rate比如一次8帧或者一次16帧，这样的。）
一、读完摘要后的疑问：
- 什么是visual tempo?
二、读完Introduction后的一些想法：
还和之前的想法一样，这个工作就是一个Feature层面的SLow Fast的工作，这样的化输入的frame rate就是固定的了，比如8frame或者16frame这样的。
该方法产生的动机呢？？？
原文是这么说的：
（1）之前的工作虽然利用多分支的方式进行了不同frame rate的输入，但是这样的方式是非常的对算力不友好的，并且事先去定义不同的tempo也是不显示的（可能每个动作就有一种tempo,那动不动几百种的动作类别的难道我们要去定义上百种的分支吗？这是不现实的，当然不知道自己这样理解对不对）
（2）常见的C3D这样的方法经常堆叠一些列的时序卷积，这样子随着网络层数的增加，时序感受野也随之增大，作为结果呢，单一model中不同深度的feature就已经有了一定的fast-tempo或者slow-tempo了，那如此来说在去multi-branches是不是就显得有点多余了（至少在C3D相关的方法中而言）
三、看结论的收获
（1）对proposed method的总结（提出了什么，是什么样子，如何使用等）
（2）后续工作将应用在video understanding中，action recognition已经可以理解为一种视频理解的一小部分了吧，那还有什么和时序建模相关呢?action prediction？
四、正文部分
首先映入我眼帘的依据就是第一句：
The visual tempo of an action instance is one of the key factors for recognizing it, especially when other factors are ambiguous.
没错，作者的意思是visual tempo可以区分那些模棱两可动作(比如走路，慢跑以及跑步这样的非常像的)的重要因素？我自己是很好奇这个结论是怎么来的呢？
接着，作者说之前的对visual tempo进行获取的方案主要就是利用frame pyramid进行的，具体而言就是输入的frame rate是pre-defined的，并且没中不同的rate对应一个特殊的network来处理，最典型的例子就是SlowFast了，这样的弊端就是需要极大的运算量，尤其当frame rate不止一种的时候。
所以这篇TPN就出现了，如图，
可以看出来整个结构就是这五个框，核心就是中间的三个框，然后为了解决Slow-Fast那种input frame multi-rate的问题，这里是利用不同的feature map进行的。这样整个网络的输入就还是是一个frame rate的。然后取不同深度的feature map，也就是第一个框Bacbone中的主要工作。
1. Backbone：
看作是特征提取器把，就是对不同层的特征进行提取，一般有两种：
(1)第一种本文称之为single-depth pyramid，这种就是对特定层的feature map进行temporal dimension上的分级划分，比如有100个channel, 那么就10， 20， 30， 40这样划分出四组，那这个single depth的金字塔就有四层。这样做的缺陷就是，无论你怎么划分金字塔，你都知识来自于一个层的feature map，并没有什么有冲击性的东西，就好比你选了100个50岁的人，无论你怎么进行组合，划分，都改变不了他们都是50岁的人的事实，大家能提供的信息也基本上就在50岁上下，所以作者又提供了第二种思路。
(2)Multi-depth pyramid:这个就和上面不一样了，在不同的深度选取feature map，然后把这些特征融合在一起（注意由于来源不一样，所以融合的是偶得格外小心，比如通道数啊，特征图大小啊什么的，总之就是得求同存异吧），这样这个新构造出来的feature map就更加有料了！再举个例子，比如还是选拔了100个人，其中10个20岁的，20个30岁的，30个50岁的，40个80岁的，这下好了，你把这么100个人放在一起，那20岁的也可以了解到80岁的一些东西，80岁的老头也能知道20岁的世界最近流行什么歌曲了。当然第二种的还需要强调的就是feature fusion,原文的最后一句也强调了要careful treatment!
2.Spatial Semantic Modulation:
也就是框架中的第二个框框，作用就是上面提到的要把这些来自不同depth的feature map进行spatial domin上的对其，或者说整合，毕竟大家都有差异，那么如何让其和平共处就显得格外重要了。这里自己有些疑惑，原文说这里空间对齐的部分是通过两个互补的方式来进行的
(1)对于除过最高一层的feature,其他层的feature map都将被施加level-specific stride的一系列卷积操作，使得其他的feature map在spatial shap以及感受野上都于最高一层保持一致，问题是这个感受野怎么一致呢？深度都不一样，感受野怎么保持一致？
(2)此外呢，还有个叫做 'auxiliary classification head’的东西被施加到这些feature map上，用来实现更强的监督，从而达到增强语言的目的，然后下面列个个Loss function，这个还没思考明白。
3. Temporal Rate Modulation
上面的spatial上的操作在空间大小是是把来自于各个深度的feature map给对其了，整合在一起了，但是在时序上还没有得到标定。所以在temporal Rate Modulation这个模块，也就是框架图中第三个框框里面，对时序rate进行整合。
原文说之前的SlowFast这样的方法因为输入的是不同rate的frame，所以控制起来非常灵活，但是本文的话是针对不同深度的feature 进行的，所以显得有些笨拙，因此为了让这个来自于feature map的方法在时序rate上也能显得灵活一些，就引入了超参数来进行调节，我这个举个例子，比如一共用到了4层的feature，a1就是对第一层的featurezai 在经过了Spatial Semantic Modulation之后需要进行temporal sampling的参数，相应的a4就是对取的第四层feature 在经过了空间对其后的时序采样参数，这样四层的feature就又可以放在一起了！
这一部分其说说白了就是temporal 维度的sampling了吧，明天看看代码到底是不是这样的。最后就得到了四组先后经过了spatial 以及temporal整合后的feature了。
4. Information Flow of TPN
这一部就到了用上面得到的feature，前面的步骤可以说是如何进行数据的获取，后面的步骤就是怎么用！
两个basic的down/up-sampling operation
（注意这里都是仅在temporal dimension进行的！）
（1）Top-down
（2）Bottom-up
然后通过这两个basic的操作又可以构成两个复杂一点的
(1) Cascade:先top-down后bottom-up
(2) Parrallel:把两个基础的操作同时使用
5.Final Prediction
这个就是对各个level整合信息后的（包括了空间时间的两个Modulation以及information flow)feature 的rescale和拼接。
6. Implementation
（1）3D的TPN是在SlowFast工作上进行的；
（2）2D的TPN实在2D ResNet上进行的；
其中呢，主要在利用res2, res3, res4以及res5四个stage output出来的feature map来进行TPN的构建，且上述相应的地方都对feature map在spatial上进行了4，8，16以及32倍的下采样。
五、实验
先扫了一眼，蛮充分的，自己取读一下代码，之后完成剩下的。
六、其他
辅助理解在知乎上看到了一些大佬的简介，表述的要清晰很多，继续努力积累
https://zhuanlan.zhihu.com/p/127366929