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AttentionLSTM

内容

• 模型简介
• 数据准备
• 模型训练
• 模型测试
• 模型推理
• 参考论文

模型简介

循环神经网络（RNN）常用于序列数据的处理，可建模视频连续多帧的时序信息，在视频分类领域为基础常用方法。 该模型采用了双向长短时记忆网络（LSTM），将视频的所有帧特征依次编码。与传统方法直接采用LSTM最后一个时刻的输出不同，该模型增加了一个Attention层，每个时刻的隐状态输出都有一个自适应权重，然后线性加权得到最终特征向量。参考论文中实现的是两层LSTM结构，而本模型实现的是带Attention的双向LSTM。

Attention层可参考论文AttentionCluster

数据准备

PaddleVide提供了在Youtube-8M数据集上训练和测试脚本。Youtube-8M数据下载及准备请参考YouTube-8M数据准备

模型训练

Youtube-8M数据集训练

开始训练

• Youtube-8M数据集使用8卡训练，feature格式下会使用视频和音频特征作为输入，数据的训练启动命令如下

  python3.7 -B -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3,4,5,6,7" --log_dir=log_attetion_lstm  main.py  --validate -c configs/recognition/attention_lstm/attention_lstm_youtube8m.yaml

模型测试

命令如下：

python3.7 -B -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3,4,5,6,7" --log_dir=log_attetion_lstm  main.py  --test -c configs/recognition/attention_lstm/attention_lstm_youtube8m.yaml -w "output/AttentionLSTM/AttentionLSTM_best.pdparams"

当测试配置采用如下参数时，在Youtube-8M的validation数据集上的测试指标如下：

模型推理

导出inference模型

python3.7 tools/export_model.py -c configs/recognition/attention_lstm/attention_lstm_youtube8m.yaml \
                                -p data/AttentionLSTM_yt8.pdparams \
                                -o inference/AttentionLSTM

上述命令将生成预测所需的模型结构文件AttentionLSTM.pdmodel和模型权重文件AttentionLSTM.pdiparams。

各参数含义可参考模型推理方法

使用预测引擎推理

python3.7 tools/predict.py --input_file data/example.pkl \
                           --config configs/recognition/attention_lstm/attention_lstm_youtube8m.yaml \
                           --model_file inference/AttentionLSTM/AttentionLSTM.pdmodel \
                           --params_file inference/AttentionLSTM/AttentionLSTM.pdiparams \
                           --use_gpu=True \
                           --use_tensorrt=False

输出示例如下：

Current video file: data/example.pkl
        top-1 class: 11
        top-1 score: 0.9841002225875854

可以看到，使用在Youtube-8M上训练好的AttentionLSTM模型对data/example.pkl进行预测，输出的top1类别id为11，置信度为0.98。

参考论文

• Attention Clusters: Purely Attention Based Local Feature Integration for Video Classification, Xiang Long, Chuang Gan, Gerard de Melo, Jiajun Wu, Xiao Liu, Shilei Wen
• YouTube-8M: A Large-Scale Video Classification Benchmark, Sami Abu-El-Haija, Nisarg Kothari, Joonseok Lee, Paul Natsev, George Toderici, Balakrishnan Varadarajan, Sudheendra Vijayanarasimhan