本文介绍基于Paddle复现的PoseC3D模型，其以3D热图堆栈为人体骨架表示，用3D-CNN分类，较GCN方法在时空特征学习等方面更优。复现在UCF-101数据集上达87.05%的top1准确率，详述了网络结构、环境依赖、数据集、代码结构及训练测试等流程，还提及复现心得。

Revisiting Skeleton-based Action Recognition（PoseC3D 基于Paddle复现）

1.简介

人体骨架作为人类行为的一种简洁的表现形式，近年来受到越来越多的关注。许多基于骨架的动作识别方法都采用了图卷积网络（GCN）来提取人体骨架上的特征。尽管在以前的工作中取得了积极的成果，但基于GCN的方法在健壮性、互操作性和可扩展性方面受到限制。

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在本文中，作者提出了一种新的基于骨架的动作识别方法PoseC3D，它依赖于3D热图堆栈而不是图形序列作为人体骨架的基本表示。与基于GCN的方法相比，PoseC3D在学习时空特征方面更有效，对姿态估计噪声更具鲁棒性，并且在跨数据集环境下具有更好的通用性。

此外，PoseC3D可以在不增加计算成本的情况下处理多人场景，其功能可以在早期融合阶段轻松与其他模式集成，这为进一步提升性能提供了巨大的设计空间。在四个具有挑战性的数据集上，PoseC3D在单独用于Keletons和与RGB模式结合使用时，持续获得优异的性能。

       

上图是网络架构，对于视频中的每一帧，首先使用两阶段姿势估计（检测+姿势估计）进行人体姿势提取。然后沿着时间维度堆叠关节或肢体的heatmap，并对生成的三维heatmap进行预处理。最后，我们使用3D-CNN对三维的heatmap进行分类。

2.复现精度

在UCF-101数据集上spilt1的测试效果如下表。

3.数据集

UCF-101以及预训练模型下载地址:

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/140593

4.环境依赖

PaddlePaddle == 2.2.2

5.网络结构

从第一节的图中可以看到，网络的主要结构由Resnet中的Layer构成，网络结构代码如下：

class ResNet3d(nn.Layer):    arch_settings = {        50: (Bottleneck3d, (3, 4, 6, 3)),        101: (Bottleneck3d, (3, 4, 23, 3)),        152: (Bottleneck3d, (3, 8, 36, 3))    }

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上述代码定义了ResNet3d的网络类，以及定义了不同层数网络的配置。

    def __init__(self,                 depth,                 pretrained,                 stage_blocks=None,                 pretrained2d=True,                 in_channels=3,                 num_stages=4,                 base_channels=64,                 out_indices=(3, ),                 spatial_strides=(1, 2, 2, 2),                 temporal_strides=(1, 1, 1, 1),                 dilations=(1, 1, 1, 1),                 conv1_kernel=(3, 7, 7),                 conv1_stride_s=2,                 conv1_stride_t=1,                 pool1_stride_s=2,                 pool1_stride_t=1,                 with_pool1=True,                 with_pool2=True,                 style='pytorch',                 frozen_stages=-1,                 inflate=(1, 1, 1, 1),                 inflate_style='3x1x1',                 conv_cfg=dict(type='Conv3d'),                 norm_cfg=dict(type='BN3d', requires_grad=True),                 act_cfg=dict(type='ReLU', inplace=True),                 norm_eval=False,                 with_cp=False,                 non_local=(0, 0, 0, 0),                 non_local_cfg=dict(),                 zero_init_residual=True,                 **kwargs):        super().__init__()        if depth not in self.arch_settings:            raise KeyError(f'invalid depth {depth} for resnet')        # 初始化网络参数        self.depth = depth        self.pretrained = pretrained        self.pretrained2d = pretrained2d        self.in_channels = in_channels        self.base_channels = base_channels        self.num_stages = num_stages        assert 1 <= num_stages <= 4        self.stage_blocks = stage_blocks        self.out_indices = out_indices        assert max(out_indices) < num_stages        self.spatial_strides = spatial_strides        self.temporal_strides = temporal_strides        self.dilations = dilations        assert len(spatial_strides) == len(temporal_strides) == len(            dilations) == num_stages        if self.stage_blocks is not None:            assert len(self.stage_blocks) == num_stages        # 保存卷积网络参数        self.conv1_kernel = conv1_kernel        self.conv1_stride_s = conv1_stride_s        self.conv1_stride_t = conv1_stride_t        self.pool1_stride_s = pool1_stride_s        self.pool1_stride_t = pool1_stride_t        self.with_pool1 = with_pool1        self.with_pool2 = with_pool2        self.style = style        self.frozen_stages = frozen_stages        self.stage_inflations = _ntuple(num_stages)(inflate)        self.non_local_stages = _ntuple(num_stages)(non_local)        self.inflate_style = inflate_style        self.conv_cfg = conv_cfg        self.norm_cfg = norm_cfg        self.act_cfg = act_cfg        self.norm_eval = norm_eval        self.with_cp = with_cp        self.zero_init_residual = zero_init_residual        self.block, stage_blocks = self.arch_settings[depth]        if self.stage_blocks is None:            self.stage_blocks = stage_blocks[:num_stages]        self.inplanes = self.base_channels        self.non_local_cfg = non_local_cfg

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上述代码初始化网络的超参数。

        # 构建第一个 stem层        self._make_stem_layer()        self.res_layers = []        # 根据stage_blocks的内容构建网络。        # 这里的stage_blocks是(3, 4, 6)。        for i, num_blocks in enumerate(self.stage_blocks):            spatial_stride = spatial_strides[i]            temporal_stride = temporal_strides[i]            dilation = dilations[i]            planes = self.base_channels * 2**i            res_layer = self.make_res_layer(                self.block,                self.inplanes,                planes,                num_blocks,                spatial_stride=spatial_stride,                temporal_stride=temporal_stride,                dilation=dilation,                style=self.style,                norm_cfg=self.norm_cfg,                conv_cfg=self.conv_cfg,                act_cfg=self.act_cfg,                non_local=self.non_local_stages[i],                non_local_cfg=self.non_local_cfg,                inflate=self.stage_inflations[i],                inflate_style=self.inflate_style,                with_cp=with_cp,                **kwargs)            self.inplanes = planes * self.block.expansion            layer_name = f'layer{i + 1}'            self.add_sublayer(layer_name, res_layer)            self.res_layers.append(layer_name)        self.feat_dim = self.block.expansion * self.base_channels * 2**(            len(self.stage_blocks) - 1)

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上述为构建网络的主要的代码，首先构建一个stem层，然后根据stage_blocks的内容,使用make_res_layer方法构建网络。

def make_res_layer(block,                       inplanes,                       planes,                       blocks,                       spatial_stride=1,                       temporal_stride=1,                       dilation=1,                       style='pytorch',                       inflate=1,                       inflate_style='3x1x1',                       non_local=0,                       non_local_cfg=dict(),                       norm_cfg=None,                       act_cfg=None,                       conv_cfg=None,                       with_cp=False,                       **kwargs):        inflate = inflate if not isinstance(inflate,                                            int) else (inflate, ) * blocks        non_local = non_local if not isinstance(            non_local, int) else (non_local, ) * blocks        assert len(inflate) == blocks and len(non_local) == blocks        downsample = None        # 判断是否需要进行下采样。当输入的通道和输出通道不相等，则根据planes * block.expansion缩减通道数。        if spatial_stride != 1 or inplanes != planes * block.expansion:            downsample = ConvBNLayer(                in_channels=inplanes,                out_channels=planes * block.expansion,                kernel_size=1,                stride=(temporal_stride, spatial_stride, spatial_stride),                bias=False,                act=None            )

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上述代码为make_res_layer方法，其中包含判断block是否需要进行下采样。当输入的通道和输出通道不相等，则根据planes * block.expansion缩减通道数。在block模块中会对通道数进行缩减。

        layers = []        layers.append(            block(                inplanes,                planes,                spatial_stride=spatial_stride,                temporal_stride=temporal_stride,                dilation=dilation,                downsample=downsample,                style=style,                inflate=(inflate[0] == 1),                inflate_style=inflate_style,                non_local=(non_local[0] == 1),                non_local_cfg=non_local_cfg,                norm_cfg=norm_cfg,                conv_cfg=conv_cfg,                act_cfg=act_cfg,                with_cp=with_cp,                **kwargs))        inplanes = planes * block.expansion

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构建网络，downsample作为参数传递进去。

        for i in range(1, blocks):            layers.append(                block(                    inplanes,                    planes,                    spatial_stride=1,                    temporal_stride=1,                    dilation=dilation,                    style=style,                    inflate=(inflate[i] == 1),                    inflate_style=inflate_style,                    non_local=(non_local[i] == 1),                    non_local_cfg=non_local_cfg,                    norm_cfg=norm_cfg,                    conv_cfg=conv_cfg,                    act_cfg=act_cfg,                    with_cp=with_cp,                    **kwargs))        return nn.Sequential(*layers)

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上述根据blocks中的数量构建网络，这里的block为Bottleneck3d层。主要是用来构建一个在通道数上类似瓶颈的一个层，与ResNet系列网络一致。

class ConvBNLayer(nn.Layer):    def __init__(        self,        in_channels,        out_channels,        kernel_size,        padding=0,        stride=1,        dilation=1,        groups=1,        act=None,        bias=None,    ):        super(ConvBNLayer, self).__init__()        self._conv = nn.Conv3D(            in_channels=in_channels,            out_channels=out_channels,            kernel_size=kernel_size,            stride=stride,            padding=padding,            dilation=dilation,            groups=groups,            bias_attr=bias)        self._batch_norm = nn.BatchNorm3D(out_channels, momentum=0.1)        self.act = act        if act is not None:            self._act_op = nn.ReLU()

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上述代码为网络的卷积的基本单元，通过该方法可以构建一个Conv3D+BN+Relu的结构。该结构也是Bottleneck3d模块的重要组成部分。

6.快速开始

训练：

In [ ]

%cd /home/aistudio/PaddlePoseC3D!python train.py --dataset_root ../data/data140593/ucf101.pkl \--pretrained ../data/data140593/res3d_k400.pdparams --max_epochs 12 \--batch_size 16  --log_iters 100

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dataset_root: 训练集路径

pretrained: 预训练模型路径

max_epochs: 最大epoch数量

batch_size: 批次大小

测试：

使用最优模型进行评估.

最优模型下载地址：

链接: https://pan.baidu.com/s/1J9_X_CNkXQbhBhj-xHHBDw

提取码: uq9m

In [ ]

!python -u test.py --dataset_root ucf101.pkl --pretrained best_model/model.pdparams

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dataset_root: 训练集路径

pretrained: 预训练模型路径

单张图片预测

输入文件v_BaseballPitch_g07_c01.pkl的视频如下图所示，同时可视化v_BaseballPitch_g07_c01.pkl文件。通过predict.py可预测出该文件的所属分类。

In [3]

%cd /home/aistudio/PaddlePoseC3D!python predict.py --input_file v_BaseballPitch_g07_c01.pkl \--pretrained best_model/model.pdparams

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/home/aistudio/PaddlePoseC3D/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/setuptools/depends.py:2: DeprecationWarning: the imp module is deprecated in favour of importlib; see the module's documentation for alternative uses  import impLoading pretrained model from best_model/model.pdparamsThere are 217/217 variables loaded into Recognizer3D.File v_BaseballPitch_g07_c01 is class BaseballPitch

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           原始频与关节点可视化

参数说明:

input_file: 输入文件，按照ucf-101.pkl格式。可以使用test_tipc/data中的predict_example.pkl数据进行测试。

pretrained: 训练好的模型

模型导出

模型导出可执行以下命令：

In [ ]

!python export_model.py --model_path best_model.pdparams --save_dir ./output/

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参数说明：

model_path: 模型路径

save_dir: 输出图片保存路径

Inference推理

可使用以下命令进行模型推理。该脚本依赖auto_log, 请参考下面TIPC部分先安装auto_log。infer命令运行如下：

In [ ]

!python infer.py --use_gpu=False --enable_mkldnn=False \--cpu_threads=2 --model_file=output/model.pdmodel --batch_size=2 \--input_file=validation/BSD300/test --enable_benchmark=True --precision=fp32 \--params_file=output/model.pdiparams --save_dir output/inference_img

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参数说明:

use_gpu:是否使用GPU

enable_mkldnn:是否使用mkldnn

cpu_threads: cpu线程数

model_file: 模型路径

batch_size: 批次大小

input_file: 输入文件路径

enable_benchmark: 是否开启benchmark

precision: 运算精度

params_file: 模型权重文件，由export_model.py脚本导出。

save_dir: 保存推理预测图片的路径

TIPC基础链条测试

该部分依赖auto_log，需要进行安装，安装方式如下：

auto_log的详细介绍参考https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog。

In [ ]

%cd /home/aistudio/!git clone https://gitee.com/Double_V/AutoLog!cd AutoLog/!pip3 install -r requirements.txt!python3 setup.py bdist_wheel!pip3 install ./dist/auto_log-1.2.0-py3-none-any.whl!bash test_tipc/prepare.sh test_tipc/configs/posec3d/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer'!bash test_tipc/test_train_inference_python.sh test_tipc/configs/posec3d/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer'

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测试结果如截图所示：

       

7.代码结构与详细说明

PaddlePoseC3D├── README.md # 使用说明├── datasets # 数据集包│   ├── __init__.py│   ├── base.py #数据集基类│   ├── file_client.py # 文件处理类│   ├── pipelines│   │   └── transforms.py # 数据增强类│   ├── pose_dataset.py # 数据集类│   ├── dataset_wrappers.py # 数据集类│   └── utils.py #数据集工具类├── models│   ├── __init__.py│   ├── base.py # 模型基类│   ├── resnet3d.py # backbone│   ├── resnet3d_slowfast.py # backbone│   └── resnet3d_slowonly.py # backbone│   ├── i3d_head.py # c3d模型头部实现│   └── recognizer3d.py # 识别模型框架├── progress_bar.py #进度条工具├── test.py # 评估程序├── test_tipc # TIPC脚本│   ├── README.md│   ├── common_func.sh # 通用脚本程序│   ├── configs│   │   └── posec3d│   │       └── train_infer_python.txt # 单机单卡配置│   ├── data│   │   ├── example.npy # 推理用样例数据│   │   └── mini_ucf.zip # 训练用小规模数据集│   ├── output│   ├── prepare.sh # 数据准备脚本│   └── test_train_inference_python.sh # 训练推理测试脚本├── timer.py # 时间工具类├── train.log # 训练日志├── test.log # 测试日志├── train.py # 训练脚本└── utils.py # 训练工具包

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8.模型信息

9.复现心得

在之前的复现赛中复现过C3D，这次看到了PoseC3D的复现就参加了。复用了部分之前部分C3D的代码，所以这篇论文代码完成的速度比较快。参考repo使用的是8卡，我使用的Notebook的1卡V100环境，所以每个batch是参考repo的1/8，所以学习率也调整为原来的1/8。最终精度为87.05%跟源repo的87%基本一致，也是符合预期的。最后感谢飞桨举办本次比赛，也感谢AI Stuido提供算力支持。

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