1.针对的问题

　　为了在未修剪视频中建模时间关系，以前的多种方法使用一维时间卷积。然而，受核大小的限制，基于卷积的方法只能直接获取视频的局部信息，不能学习视频中时间距离较远的片段之间的直接关系。因此，这种方法不能模拟片段之间的远程交互作用，而这对动作检测可能很重要。

　　多头自注意力虽然可以对视频中的长期关系建模，然而，现有的方法依赖于在输入帧本身上对这种长期关系建模，一个时序token只包含很少的帧，这通常与动作实例的持续时间相比太短了。此外，在这种设置中，transformers需要明确地学习由于时间一致性而产生的相邻token之间的强关系，而这对于时间卷积来说很自然的(即局部归纳偏差)。因此，纯粹的transformer体系结构可能不足以建模复杂的动作检测时序依赖关系。

2.主要贡献

　　(1)提出了一种高效的ConvTransformer用于建模未修剪视频中的复杂时序关系；

　　(2)引入一个新分支来学习与实例中心相关的位置，这有助于在密集标注的视频中进行动作检测；

　　(3)在3个具有挑战性的密集标注动作数据集上改进了最先进的技术。

3.方法

　　本文提出了一种新的transformer:MS-TCT，它继承了transformer编码器结构，同时利用了时间卷积技术。可以在不同的时间尺度上对全局和局部的时间token进行建模。

　　模型由4部分组成:

　　(1)对初步视频表示进行编码的视觉编码器(Visual Encoder)，使用I3D主干编码视频。每个视频分为T个不重叠的片段(训练时)，每个片段由8帧组成。这样的RGB帧作为输入片段提供给I3D网络。每一个片段级特征(I3D的输出)都可以看作是一个时间步的transformer token(即时序token)。沿着时间轴堆叠token，形成T × D₀视频token表示，被送入时间编码器。

　　(2)在不同时间尺度上对时间关系进行结构建模的时间编码器(即时间编码器)。每个stage都为一个下面的模块

　　包括(1)一个时序合并块和(2)×B Global-Local关系块。每个全局-局部关系块包含一个全局和一个局部关系块。其中Linear和TC分别表示核大小为1和k的一维卷积层。早期阶段学习带有较多时序token的细粒度动作表示，而后期阶段学习带有较少时序token的粗粒度表示。

　　时间合并块可以减少token的数量(即时序分辨率)，同时增加特征维数。通过单个卷积层将token数量减半，并将通道大小扩展×γ，Global-Local关系块包含全局关系块和局部关系块，前者通过多头自注意力层对长期动作依赖关系进行建模，后者使用一个时间卷积层通过输入来自相邻token的上下文信息（即局部归纳偏差）来增强token表示。每个阶段最后一个Global-Local关系块的输出token被组合并提供给下面的Temporal Scale Mixer。

　　(3)一个时间尺度混合器，称为TS混合器，它结合了多尺度的时间表征，将时间编码器产生的多尺度token聚合起来，形成统一的视频表示，具体结构如下：

　　为了预测动作概率，分类模块需要以原始的时间长度作为网络输入进行预测。因此，通过执行上采样和线性投影步骤在时间维度上插入token，阶段n的输出tokens F_n调整大小并向上采样到T×D_v，由于早期阶段(低语义)具有较高的时间分辨率，而后期阶段(高语义)具有较低的时间分辨率。为了平衡分辨率和语义，最后一阶段N的上采样token经过线性层处理，并与每一阶段(N < N)上采样的token求和。最后，将所有refine tokens串联起来，得到最终的多尺度视频表示F_v∈R^T×ND_v。

　　(4)一个分类模块，预测类的概率。联合学习两个分类任务，引入了一个新的分类分支来学习动作实例的热图，它基于动作中心和持续时间而随时间变化。使用这种热图表示的目的是在学习到的MS-TCT tokens中编码时间相对位置。首先需要构建class-wise ground-truth热图响应，通过考虑一组一维高斯滤波器的最大响应构建了G^∗ 。每个高斯滤波器对应于视频中的一个动作类实例，在时间上以特定的动作实例为中心。然后在预测的热图和ground-truth热图间应用action focus loss，另一个分支执行常见的多标签分类，通过BCE损失进行训练。

　　模型结构如下：