视频理解相关源码解析

本文主要是介绍视频理解相关源码解析，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

文章目录

• • 0. 前言
  • 1. 综合项目总体对比
  • 2. 分别介绍
  • • 2.1 MMAction2
    • 2.2 SlowFast
    • 2.3 PyTorchVideo
    • 2.4 MMAction
    • 2.5 PaddleVideo
    • 2.6 GluonCV

0. 前言

• 在视频理解领域搞了一年多，看了不少源码，记录一下。

• 一般开源项目分为

  • 综合性源码库：包括众多类型数据（动作识别、时序动作检测、时空动作检测）、模型，还包括各种训练、测试、可视化、部署等一系列工具。
    • 如MMAction2，SlowFast，PyTorchVideo，MMAction，GluonCV，PaddleVideo
    • 其实还有一些别的综合性的，但感觉都没有人维护，或者算法太老了，所以也就不提了。
  • 单个算法项目：一般就是针对一篇论文的项目，比如TSN/TSM等。

• 本文非常主观，非常主观，非常主观

1. 综合项目总体对比

2. 分别介绍

2.1 MMAction2

• 商汤&港中文出品

• 支持的模型：

  • 行为识别：C3D/I3D/R2plus1D/SlowOnly/SlowFast/X3D/CSN/TSN/TSM/TIN/TPN/TANet/TRN/OmniSource/Audio/Non-local
  • 时序行为检测：BSN/BMN/SSN
  • 时空行为检测：SlowOnly+FastRCNN/SlowFast+FastRCNN/LFB

• 支持的数据集

  • 行为识别：UCF101/HMDB51/Kinetics/Something-Something-V1&2/MomentInTime/HVU/Jester/GYM
  • 时序行为检测：ActivityNet/THUMOS14
  • 时空行为检测：AVA

• 支持的工具

  • 单卡&多卡的训练、测试、验证
  • Demo：行为识别长视频&Webcam、时空行为检测长视频&Webcam
  • 部署：PyTorch转ONNX
  • 行为识别GradCAM
  • 中英文详细文档
  • 数据集准备详细文档+脚本

• 优点：

  • 模块化良好，熟悉了之后，非常适合二次开发。
  • 模型多，2D行为识别、3D行为识别、时空行为检测都有。
  • 更新快，开发人员比较活跃，可以预见的未来，系列项目应该是一直会被支持。

• 缺点：

  • 上手困难。

    • 模型构建使用了多个组件搭积木的形式，不熟悉的时候容易搞晕。
    • 训练、测试、验证使用了 OpenMMLab 系列的通用工具 MMCV，相关组件不一定在 MMAction2 源码库内，新手想要探索细节或添加新功能会比较费劲。
    • 时空行为检测模型使用了 MMDetection 中的内容，要看懂真不容易，连我这么熟悉 MMAction2 都云里雾里的，不仅要熟悉 MMAction2，还要熟悉 MMDetection。

  • 技术水平应该是不如 SlowFast。而SlowFast是 Facebook 视频理解成果展示平台，各种大佬研究员直接下场。

  • 部分模型（X3D/CSN）只提供了推理模型，没有自行训练过，不知道 finetune 或者 train from scratch 效果如何。

• 个人使用感想：

  • 熟悉代码之后，二次开发还是很方便的，我个人比较喜欢这个库，目前提交了不少PR。

• 源码阅读笔记：

  • 数据概述
  • 模型概述
  • 训练概述
  • Non-local
  • GradCAM
  • 时空行为检测Webcam

2.2 SlowFast

• Facebook 出品，facebookresearch/pytorchvideo
• 支持的模型：
  • 不支持2D行为识别和时序行为检测
  • 行为识别：Slow/SlowFast/C2D/I3D/Non-local/X3D
  • 时空行为检测：FastRCNN+SlowFast/FastRCNN+Slow
• 支持的数据集：
  • 行为识别：Kinetics/Charades/Something-Something-V2
  • 时空行为检测：AVA
• 支持的工具：
  • 单卡/多卡训练、测试、评估
  • Multigrid Training
  • 完善的可视化工具，包括长视频、webcam的行为识别、时空行为检测结果展示。
  • GradCAM 工具。
  • 有数据准备教程，比较详细。
• 优点：
  • Facebook背书，开发人员技术水平应该是最强的，star也最多。
  • 是Facebook的视频理解成果展示平台，所以会发一些比较新的模型。
  • 算法模块化等都还不错（个人感觉可能不如MMAction2但也差不多），二次开发也还行。
  • 各种工具比较齐全，特别是可视化工具。
• 缺点：
  • 文档有些不详细，特别是可视化相关的，需要自己看源码。
  • 对新手不太友好，学习成本较高。
  • 没有2D行为识别模型，即TSN/TSM等，3D模型的推理速度相对较慢。
  • 开发人员回复速度慢，有问题、BUG基本靠自己解决，我看除了FAIR外提交的PR官方都没有什么回复。
  • 数据集的抽象程度不高，需要自己改写（有了PyTorchVideo后应该好一些）
• 个人笔记
  • GradCAM
  • 时空行为检测Webcam Demo
  • 训练相关

2.3 PyTorchVideo

• Facebook 出品

• 支持的模型

  • 行为识别：C2D/I3D/Slow/SlowFast/CSN/R(2+1)D/X3D
  • 自监督学习：SimCLR/BYOL(Bootstrap Your Own Latent)/Non-Parametric Instance Discrimination

• 支持的数据集：

  • 行为识别：ucf101/hmdb51/kinetics/epic_kitchen/DoMSEV/Charades

• 支持的工具

  • 抽象程度高的视频数据集类，以及抽帧、预处理工具
  • 支持基于PyTorch的部署工具。毕竟PyTorch就是Facebook出品的，支持自家产品很正常。但好像一般部署都不会直接使用PyTorch。

• 优点：

  • 看这个库的名字就知道，应该是PyTorch/Facebook在视频理解领域的布局（TensorFlow在视频理解领域都没有什么能follow的工作）
  • 抽象程度高，作为组件使用非常方便。（个人打算在MMAction2中继承）
  • 文档、教程相对完善，且lightningFlash会支持该库。

• 缺点：

  • 只是组件库，不是直接用来训练用的，官方没有训练代码（但可作为SlowFast的组件）。相关训练代码都是 Lightning 相关人员设计的。换句话说，不知道训练代码能不能训练得到想要的结果。
  • 不知道SlowFast中的模型是否会全部移植到PyTorchVideo中。如果只是最常用的这几个模型放过来，后续不会持续更新最新的，那对我来说，这个库可有可无。
  • 部署工具鸡肋，可能还是我不愿意用PyTorch部署的关系。

2.4 MMAction

• OpenMMLab与商汤出品
• 这个不多写了，支持的功能MMAction2基本上都支持。
• 我也不知道为什么会有MMAction和MMAction2，反正现在这个库不更新了。
• 白瞎了这1.6K的star，MMAction2才700+。

2.5 PaddleVideo

• 百度出品，Paddle框架
• 支持的模型
  • 行为识别：TSN/TSM/SlowFast/PP-TSM/VideoTag/AttengionLSTM
  • 时空行为检测：BMN
• 支持的数据集
  • 行为识别：Kinetics/UCF101/YouTube8M
  • 时序行为检测：ActivityNet
• 优点：
  • 所有文档都有中文，且文档比较完善。
  • 有一些别的库没有的经验，比如PP-TSM，以及一些实际应用场景（VideoTag和FootballAction）
  • 有一些推理优化工具。
  • 说自己提高了训练速度（但没有跟MMAction2比过……）
• 缺点：
  • Paddle实现的，有一定学习成本。
  • 用户不多，猜测如果有坑还是要自己踩。

2.6 GluonCV

• Amazon出品

• 支持的模型

  • 行为识别：TSN/C3D/I3D/R2+1D/P3D/R3D/Non-Local/SlowFast/CSN/TPN

• 支持的数据集

  • 行为识别：Kinetics400/SomethingSomethingV2

• 优点：

  • MXNet和PyTorch都支持
  • 有一些比较容易上手的教程（Jupyter格式的）

• 缺点：

  • MXNet的有一定学习成本。
  • 用户相对较少，二次开发估计也比较少，二次开发的成本估计也有一些。
  • 说实话，我没感觉GluonCV相比MMAction2有什么优势。

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