论文题目：Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation
原文地址：https://arxiv.org/abs/1903.01945

这篇文章涉及的是视频的行为分割问题（Action Segmentation），也就是对视频（video）中的每帧，推断其对应的行为类别，也就是说，该问题本质上是一个逐帧的图像分类问题。
该文章的主要核心内容如下：

1.使用TCN对时序邻域信息进行聚合

由于人的行为具有时间相关性，为了捕获行为的dynamics，在涉及视频序列处理的问题中，有必要对时序信息进行聚合。该论文使用时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Networks, TCN）来进行时序信息的聚合。
TCN的输入不是原始的图像，而是按照时序进行排列的特征，为了扩大感受野，作者选择使用空洞卷积（dilated convolution），后接1x1卷积进行通道数量的调整。作者同样使用的残差连接（residual connection）来对梯度的反向传播进行优化。该残差结构可以公式化的表示为：


随后，我们对残差块进行堆叠，以提取更高层的特征，为了获得更大的感受野（receptive field），下一层的空洞卷积的dilation rate增加为原来的2倍，因此，随着层数的增加，网络的感受野呈指数增加。
最后，如同其他的分类任务，网络经过全连接层后，输入后续的softmax层中，得到逐帧的分类结果（frame-wise classification）

2.使用multi-state TCN对分类结果进行更好的调整

在第一部分提到的TCN已经实现了对视频的frame-wise classification，为了进一步改进分类效果，作者使用多层TCN进行堆叠，以对分类结果进行进一步微调。

3.在Loss function中加入平滑项，减缓过分类（over-classification）问题

常规的分类问题可以直接使用交叉熵（Cross-Entropy）损失

然而，在动作分类问题中，由于人的行为一般具有连贯性，直接使用Cross-Entropy
可能引起过分类（over-classification），造成行人行为的分类结果在时间轴上“不连贯”，因此，作者引入额外损失项对分类结果进行平滑

直观上来看，若当前帧与上一帧的行为分类结果的差异性越大，该loss项会基于网络更大的惩罚，从而一定程度上避免行为的分类结果在时间轴上出现剧烈的突变，提高分类结果的连贯性。


最终的损失函数为不同时刻对应的分类loss的求和。