https://mp.weixin.qq.com/s/vLO8xgSooM3aHWEeZS1RrQ
Ocean：目标感知的Anchor-free实时跟踪器，表现SOTA！
性能优于SiamRPN++、DiMP等网络，速度可高达70+ FPS！
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2006.10721.pdf
代码刚刚开源！
https://github.com/researchmm/TracKit
作者团队：中科院&微软

文章目录

摘要
Introduction
- 目标感知分类网络
- - 特征对齐模块（feature sampling locations）

摘要

传统方法的缺点：值在正样本 anchor boxes 上训练。

本文提出：

1、一个网络结构：目标感知无锚框
2、不微调参考anchor boxex，直接预测模板位置和尺度，使用无锚方式。
3、一种特征校准模块，从预测的bounding box 里面学习预测的目标。

Introduction

先介绍了 Siamese 系列， RPN 的引入，然后说明了该系列的重要缺漏。

发现问题:

只关注 anchor 正样本 IoU >=0.6 的，忽略了在box 中，目标很小的情况。

会跟踪失败，当分类结果不可信的时候。例如：由于累计误差，预测的目标会不可信。

提出问题 ：能否设计一个 bounding-box 回归网络，能矫正不精确的预测？

网络结构：

1、目标感知分类网络：判断一个 region 属于前景还是背景
2、bounding-box 回归网络：预测目标的每个像素到 GT box 的是个边的距离。

回归网络预测出的结果，可以分类网络区分前景背景。

？为什么要预测目标到4个边的距离？？

：每个点对

29:21 ：长宽比设置的不好

free- 直接对点，每个点直接进行像素级别的回归，对4个边界进行回归，会直接一点。

？由于每个GT 中的像素被训练好了，回归网络定位目标甚至，当只有一小块区域被识别为前景时，回归网络也能定位目标？

目标感知网络，需要学习一个 Object-ware Feature ，从预测好的 bounding box 中学习得到，用于分类。

目标感知分类网络

特征对齐模块（feature sampling locations）

特征对齐模块干啥啦？？？

保证了采样在预测区域内制定，适应了目标尺度和位置变化。

（采样？？在哪儿采样？？）

34：

模板更新。

模块用。

改进

CRPN

特征融合SSD

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