# BMN 视频动作定位模型动态图实现

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## 内容

- [模型简介](#模型简介)
- [代码结构](#代码结构)
- [数据准备](#数据准备)
- [模型训练](#模型训练)
- [模型评估](#模型评估)
- [模型推断](#模型推断)
- [参考论文](#参考论文)


## 模型简介

BMN模型是百度自研，2019年ActivityNet夺冠方案，为视频动作定位问题中proposal的生成提供高效的解决方案，在PaddlePaddle上首次开源。此模型引入边界匹配(Boundary-Matching, BM)机制来评估proposal的置信度，按照proposal开始边界的位置及其长度将所有可能存在的proposal组合成一个二维的BM置信度图，图中每个点的数值代表其所对应的proposal的置信度分数。网络由三个模块组成，基础模块作为主干网络处理输入的特征序列，TEM模块预测每一个时序位置属于动作开始、动作结束的概率，PEM模块生成BM置信度图。

<p align="center">
<img src="../../PaddleCV/PaddleVideo/images/BMN.png" height=300 width=500 hspace='10'/> <br />
BMN Overview
</p>

动态图文档请参考[Dygraph](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html)


## 代码结构
```
├── bmn.yaml           # 网络配置文件，用户可方便的配置参数
├── run.sh             # 快速运行脚本，可直接开始多卡训练
├── train.py           # 训练代码，包含网络结构相关代码
├── eval.py            # 评估代码，评估网络性能
├── predict.py         # 预测代码，针对任意输入预测结果
├── model.py           # 网络结构与损失函数定义
├── reader.py          # 数据reader
├── eval_anet_prop.py  # 计算精度评估指标
├── bmn_utils.py       # 模型细节相关代码
├── config_utils.py    # 配置细节相关代码
└── infer.list         # 推断文件列表
```


## 数据准备

BMN的训练数据采用ActivityNet1.3提供的数据集，我们提供了处理好的视频特征，请下载[bmn\_feat](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_detection/bmn_feat.tar.gz)数据后解压，同时相应的修改bmn.yaml中的特征路径feat\_path。


## 模型训练

数据准备完成后，可通过如下两种方式启动训练：

默认使用4卡训练，启动方式如下:

    bash run.sh

若使用单卡训练，启动方式如下:

    export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
    python train.py

- 代码运行需要先安装pandas

- 从头开始训练，使用上述启动命令行或者脚本程序即可启动训练，不需要用到预训练模型

**训练策略：**

*  采用Adam优化器，初始learning\_rate=0.001
*  权重衰减系数为1e-4
*  学习率在迭代次数达到4200的时候做一次衰减，衰减系数为0.1

- 下面的表格列出了此模型训练的大致时长(单位：分钟)，使用的GPU型号为P40，CUDA版本8.0，cudnn版本7.2

|       |  单卡  | 4卡   |
| :---: | :---: | :---: |
| 静态图 |  79   |   27  |
| 动态图 |  98   |   31  |

## 模型评估

训练完成后，可通过如下方式进行模型评估:

    python eval.py --weights=$PATH_TO_WEIGHTS

- 进行评估时，可修改脚本中的`weights`参数指定需要评估的权重，如果不设置，将使用默认参数文件checkpoint/bmn\_paddle\_dy\_final.pdparams。

- 上述程序会将运行结果保存在output/EVAL/BMN\_results文件夹下，测试结果保存在evaluate\_results/bmn\_results\_validation.json文件中。

- 使用CPU进行评估时，请将上面的命令行`use_gpu`设置为False。

- 注：评估时可能会出现loss为nan的情况。这是由于评估时用的是单个样本，可能存在没有iou>0.6的样本，所以为nan，对最终的评估结果没有影响。


使用ActivityNet官方提供的测试脚本，即可计算AR@AN和AUC。具体计算过程如下：

- ActivityNet数据集的具体使用说明可以参考其[官方网站](http://activity-net.org)

- 下载指标评估代码，请从[ActivityNet Gitub repository](https://github.com/activitynet/ActivityNet.git)下载，将Evaluation文件夹拷贝至models/dygraph/bmn目录下。(注：若使用python3，print函数需要添加括号，请对Evaluation目录下的.py文件做相应修改。)

- 请下载[activity\_net\_1\_3\_new.json](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_detection/activity_net_1_3_new.json)文件，并将其放置在models/dygraph/bmn目录下，相较于原始的activity\_net.v1-3.min.json文件，我们过滤了其中一些失效的视频条目。

- 计算精度指标

    ```python eval_anet_prop.py```


在ActivityNet1.3数据集下评估精度如下:

| AR@1 | AR@5 | AR@10 | AR@100 | AUC |
| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
| 33.46 | 49.25 | 56.25 | 75.40 | 67.16% |


## 模型推断

可通过如下方式启动模型推断：

    python predict.py --weights=$PATH_TO_WEIGHTS \
                      --filelist=$FILELIST

- 使用python命令行启动程序时，`--filelist`参数指定待推断的文件列表，如果不设置，默认为./infer.list。`--weights`参数为训练好的权重参数，如果不设置，将使用默认参数文件checkpoint/bmn\_paddle\_dy\_final.pdparams。

- 上述程序会将运行结果保存在output/INFER/BMN\_results文件夹下，测试结果保存在predict\_results/bmn\_results\_test.json文件中。

- 使用CPU进行推断时，请将命令行中的`use_gpu`设置为False


## 参考论文

- [BMN: Boundary-Matching Network for Temporal Action Proposal Generation](https://arxiv.org/abs/1907.09702), Tianwei Lin, Xiao Liu, Xin Li, Errui Ding, Shilei Wen.