Learning Attentions: Residual Attentional Siamese Network for High Performance Online Visual Track笔记
该文是注意力机制应用的巅峰。简单的说本文就是：Siamese+CSR-DCF
该文首先对SRDCF.CSR-DCF等使用了特征加权的非深度学习方法和SimaseFC等的深度学习方法进行了介绍，指出非深度学习方法都是基于手动特征，然后优化理论的传统方法，而Siamese等深度学习方法则没有使用注意机制，从而无法消除边缘效应。该文将两类跟踪方法的优点进行结合并做了很多加强。代码地址（要等到六月份..）https://github.com/foolwood/RASNet.
网络结构：
训练：首先通过imagenet的视频序列，离线训练一般注意力权重，然后输入a pair images 给Siamese，上面的网络接受前一帧的跟踪目标框，特征提取，然后输入到残差注意网络和通道注意网络里得到注意力权重， 然后三部分注意力进行融合得到最终注意力权重，最后将注意力权重，前一帧特征和当前帧搜索框进行互相关运算求出置信度映射。
测试阶段：将测试图片对输入到Siamase和普通注意力网络，其他过程和测试阶段类似。
实验：在matlab with matconvnet上实现，Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @2.20GHz and a NVIDIA TITAN Xp GPU.
OTB数据集：
VOT数据集：
效果真的很棒，VOT效果好过ECO和CCOT,那岂不是比某讯的VITAL（http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28e45482204e16e29bdb602e35f9cde2ef%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vurl=http%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F1804.04273&ie=utf-8&sc_us=5643655420424511566）还要叼，而且速度干到了80！
总结：
优点：该文的三重注意力还是很有创新性的，尤其是残差注意力的提出，可以很好解决离线训练的过拟合问题。
缺点：1）单该文的模型结构过于松散，其中需要一个单独的结构去提取General attention，这与端到端的思想不符，是一个可以改进的地方。
2）WXCorr的运算用一个网络去近似，也是一个值得考虑的点。
3）由于Siamese的原因，使得网络的两端输入SIZE必须一致，所以作者才会在目标帧CROP出多个框，去计算WXC,很显然这使得网络的灵活性降低，如果在下端网络的特征后端加入一些用于特征对齐的层或者直接FC，可能处理起来更方便一些。
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