7.4 SiamFC
7.4 SiamFC
学习目标
目标
知道SiamFC的网络结构特点
掌握SiamFC的网络训练方式
应用
无
任意对象跟踪的问题是通过仅仅在线地学习对象外观的模型来解决，使用视频本身作为唯一的训练数据。 尽管这些方法取得了成功，但他们的在线方法本质上限制了他们可以学习的模型的丰富性。需要跟踪的目标是通过起始帧的选择框给出的。框中可能是任意物体，甚至只是物体的某个部分。由于给定跟踪目标的不确定性，我们无法做到提前准备好数据，并且训练出一个具体的（specific）detector。过去几年出现了TLD，Struck和KCF等优秀的算法，但由于上述原因，用于跟踪的模型往往是一个简单模型，通过在线训练，来进行下一帧的更新。
SiamFC可以使用ILSVRC目标检测数据集来进行相似度学习的训练，验证了该数据集训练得到的模型在ALOV/OTB/VOT等跟踪数据集中拥有较好泛化能力。
7.4.1 SiamFC介绍
论文提出了一种全连接孪生网络，实现了端到端的训练。基于相似度学习（similarity learning）的跟踪器SiamFC，通过进行离线训练，线上的跟踪过程只需预测即可。证明这种方法在速度远远超过帧速率要求的情况下在现代跟踪基准测试中实现了非常有竞争力的性能。达到了超过实时的帧率（86 fps 在VOT-15上）
7.4.1.1 架构
7.4.1.2 网络结构与训练过程
SiamFC设计的网络结构将原始图像缩小了8倍，即
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