Observera att Semantic funktioner lärt sig i en bild klassificering uppgift och Utseende funktioner lärt i en likhet matchande uppgift kompletterar varandra, bygger vi ett tvåfaldigt Siamese nätverk, som heter SA-Siam, för realtid objektspårning. SA-Siam består av en semantisk gren och en utseendegren. Varje gren är ett simultanlärande Siamese-nätverk. Ett viktigt designval i SA-Siam är att separat träna de två grenarna för att hålla heterogeniteten i de två typerna av funktioner. Dessutom föreslår vi en kanalövervakningsmekanism för den semantiska grenen. Kanalvisa vikter beräknas enligt kanalaktiveringarna runt målpositionen. Medan den nedärvda arkitekturen från SiamFC [3] gör det möjligt för vår spårare att fungera bortom realtid, förbättrar den dubbla designen och uppmärksamhetsmekanismen avsevärt spårningsprestandan. De föreslagna SA-Siam överträffar alla andra realtidsspårare med stor marginal på OTB-2013/50/100-riktmärken.
SA-Siam REF använder kompletterande utseende och semantiska funktioner för att representera det spårade objektet.
A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}