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# System prepended metadata

title: Weakly-Supervised Action Segmentation with Iterative Soft Boundary Assignment
tags: [action-segmentation, weakly-supervised]

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# Weakly-Supervised Action Segmentation with Iterative Soft Boundary Assignment  

###### tags : `action-segmentation` `weakly-supervised`  

## :cat: Paper Info  

Conference : 

Year : 2018 CVPR

Paper : [PDF](https://arxiv.org/pdf/1803.10699.pdf)

Total Citation(Recent) : 

Refs : 

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## :palm_tree: Abstract  

Action Segmentation のタスクにおいてWeakly-supervisedな手法. 学習用の動画デートセットの正解として，動画内の行動ラベルの順番のみ与える（各フレームにおける正解ラベルはなし）. 同様のWeakly-Supervisedな手法と比較して最高精度を記録．

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## :fireworks: Method  

<img width="400" alt="2019-02-22 16 19 00" src="https://user-images.githubusercontent.com/38309191/53226176-9f3ffb00-36bd-11e9-9ce6-ec6e8827dd19.png">

本手法では，Action Segmentationを行う部分としてTCFPN ，認識結果を元にフレーム毎の正解ラベルの予測を行い，ground truth を更新する部分としてISBAをそれぞれ新たに提案している． 

### TCFPN  

Action Segmentationを行う既存手法である[ED-TCN](https://github.com/t-koba-96/papers/issues/2) と物体検出のタスクにおいて用いられるFeature Pyramid Networkを組み合わせた手法．単純にEncoder-Decoderのみを使うと，正確な特徴量を抽出できるものの，位置情報（今回の場合時間情報）が大雑把なものとなってしまう．そこで，Encoderの各層を1×1convして加えることで，より正確な位置情報を得ることが可能となる，というイメージ．

<img width="400" alt="2019-02-22 16 20 18" src="https://user-images.githubusercontent.com/38309191/53226240-d4e4e400-36bd-11e9-9d2a-23bd0c876b9c.png">
  
TCFPNでSegmentationを行うには，フレーム毎の行動ラベルが必要なので，動画に対してN個の行動が順に起こるというWeaklyなラベルが与えられた時，動画のフレームをN等分して行動ラベルの初期値として与えてやる．その際0，１のみのOne-hotな表現ではなく，動画の行動が徐々に移り変わるだろうという予測を基に，以下のようなSoft Boundaryなラベル付けを行う．

<img width="400" alt="2019-02-22 16 21 40" src="https://user-images.githubusercontent.com/38309191/53226296-f80f9380-36bd-11e9-857d-a02678039e80.png">

### ISBA  

TCFPNの出力を元にフレーム毎の正解ラベルの予測，更新を行う部分．要ははじめに与えたN等分するようなフレーム毎の行動の正解ラベルでは正確ではないため，TCFPNの出力を元にフレーム毎の正解を新たに予測し，更新することで実際のground truthに近いラベルを得ようという考え．

<img width="450" alt="2019-02-22 16 22 38" src="https://user-images.githubusercontent.com/38309191/53226338-18d7e900-36be-11e9-848a-0f4a50c598b2.png">


### Label realignment  

<img width="450" alt="2019-02-22 16 22 38" src=https://user-images.githubusercontent.com/38309191/123052866-41af4b00-d43e-11eb-8134-634ce4b5234e.png>

現在のtranscriptの境目にのみ注目。もし境目においてクラス間の予測値の差が閾値以上なら、action boundary ではないという仮定のもとactionを追加する。

### 学習・テスト  

TCFPNとISBAを繰り返し行い，認識結果を元にフレーム単位の行動ラベルを更新していくことで，フレーム単位の行動ラベルをground truthに近づけることと，Action Segmentationの精度の向上を同時に目指す． ISBAにおいて独自のロスを導入し，3回連続でロスが小さくならなければ終了し，最もロスの小さかった時の結果を最終出力とする．

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## :bar_chart: Results  

Breakfast datasetを用いて他のWeakly-Supervisedな手法との比較.

<img width="311" alt="2019-02-22 16 23 52" src="https://user-images.githubusercontent.com/38309191/53226421-4886f100-36be-11e9-8ac8-129b6a3637cf.png">

### 学習時の評価  

<img width="600" alt="2019-02-22 16 24 43" src="https://user-images.githubusercontent.com/38309191/53226454-65232900-36be-11e9-9b0c-6fad76b05171.png">

### テスト時の評価  

<img width="600" alt="2019-02-22 16 25 38" src="https://user-images.githubusercontent.com/38309191/53226501-86841500-36be-11e9-82f1-1fa6cf13f4ea.png">

ちなみにfully-Supervisedな時の提案手法のaccuracyは52.0


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## :ledger: Memo  

#### 新規性
・新たなWeakly-Supervisedな手法の提案．それにより最高精度を記録．

・行動認識の結果を元に正解ラベルを更新していくという発想．

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