理解出错之处望不吝指正。
       文章链接

整体结构

本文的模型结构如下图所示：

创新点

本文的改进我觉得十分新颖：“每张特征图学习跟踪目标的一个局部结构”，模板经过卷积后得到1×1×40961\times 1\times 40961×1×4096大小的特征图，每张特征图代表该物体的一个属性（特征），基于此特征图做相似计算。
       从上图来看，我们可以知道，文中主要有三个新增加的部分，分别是“Local Pattern Detection”、“Context Modeling”和“Integration Module”。
       “Local Pattern Detection"部分是通过两个卷积层（11×1111\times 1111×11和5×55\times 55×5）实现的，输出的每张特征图代表一个局部特征。
       “Context Modeling”部分通过“消息传递”机制实现，使用的是CRF（条件随机场）。作用是压制背景噪声、加强特征。
       “Integration Module”部分通过6×66\times 66×6卷积核实现，将模板帧的特征图由6×6×40966\times 6\times 40966×6×4096变为1×1×40961\times 1\times 40961×1×4096（其实就是变成了一个向量，向量中的每个值代表该物体的一个属性，和全局均值池化类似）。

实验结果

由于要学习部分特征，作者选择使用ILSVRC2014和ALOV作为训练数据集，模型的实验结果如下所示：
       1.OTB-2013
          87.4%  0.638  45FPS
       2.OTB-2015
          85.1%  0.621  45FPS
       3.VOT-2016

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