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.
För att fullt ut använda semantisk information, Han et al. REF bygger ett tvåfaldigt Siamese nätverk, som består av en semantisk gren och en utseende gren, och var och en av dem är en likhet-lärande Siamese nätverk.
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']}