目錄

• 整體結(jié)構(gòu)
• 創(chuàng)新點(diǎn)
• 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

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整體結(jié)構(gòu)

? ? ? ?本文的模型結(jié)構(gòu)如下圖所示：

創(chuàng)新點(diǎn)

? ? ? ?本文的改進(jìn)我覺(jué)得十分新穎：“每張?zhí)卣鲌D學(xué)習(xí)跟蹤目標(biāo)的一個(gè)局部結(jié)構(gòu)”，模板經(jīng)過(guò)卷積后得到$1\times 1\times 4096$大小的特征圖，每張?zhí)卣鲌D代表該物體的一個(gè)屬性（特征），基于此特征圖做相似計(jì)算。
? ? ? ?從上圖來(lái)看，我們可以知道，文中主要有三個(gè)新增加的部分，分別是“Local Pattern Detection”、“Context Modeling”和“Integration Module”。
? ? ? ?“Local Pattern Detection"部分是通過(guò)兩個(gè)卷積層（$11\times 11$和$5\times 5$）實(shí)現(xiàn)的，輸出的每張?zhí)卣鲌D代表一個(gè)局部特征。
? ? ? ?“Context Modeling”部分通過(guò)“消息傳遞”機(jī)制實(shí)現(xiàn)，使用的是CRF（條件隨機(jī)場(chǎng)）。作用是壓制背景噪聲、加強(qiáng)特征。
? ? ? ?“Integration Module”部分通過(guò)$6\times 6$卷積核實(shí)現(xiàn)，將模板幀的特征圖由$6\times 6\times 4096$變?yōu)?span id="ze8trgl8bvbq" class="katex--inline">$1\times 1\times 4096$（其實(shí)就是變成了一個(gè)向量，向量中的每個(gè)值代表該物體的一個(gè)屬性，和全局均值池化類似）。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

? ? ? ?由于要學(xué)習(xí)部分特征，作者選擇使用ILSVRC2014和ALOV作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下所示：
? ? ? ?1.OTB-2013
? ? ? ?? ?87.4%??0.638??45FPS
? ? ? ?2.OTB-2015
? ? ? ?? ?85.1%??0.621??45FPS
? ? ? ?3.VOT-2016

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ECCV 2018 StructSiam：《Structured Siamese Network for Real-Time Visual Tracking》论文笔记的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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