Abstrakt. Nyligen, Siamese nätverk har dragit stor uppmärksamhet i visuell spårning gemenskap på grund av deras balanserade noggrannhet och hastighet. Dock funktioner som används i de flesta Siamese tracking metoder kan bara diskriminera förgrunden från icke-semantiska bakgrunder. De semantiska bakgrunderna betraktas alltid som distraktorer, vilket hindrar robustheten hos Siamese trackers. I detta papper fokuserar vi på att lära distraktor-medveten Siamese nätverk för korrekt och långsiktig spårning. I detta syfte analyseras funktioner som används i traditionella Siamese trackers först. Vi konstaterar att den obalanserade fördelningen av träningsdata gör de inlärda funktionerna mindre diskriminerande. Under utbildningens off-line-fas införs en effektiv provtagningsstrategi för att kontrollera denna fördelning och få modellen att fokusera på semantiska distraktorer. Under slutsatsen, en ny distraktor-aware modul är utformad för att utföra inkrementellt lärande, som effektivt kan överföra den allmänna inbäddning till den aktuella videodomänen. Dessutom utvidgar vi den föreslagna strategin för långsiktig spårning genom att införa en enkel men effektiv lokal-till-global strategi för sökregioner. Omfattande experiment på riktmärken visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar hjärtats tillstånd, vilket ger 9,6% relativ vinst i VOT2016 dataset och 35,9% relativ vinst i UAV20L dataset. Den föreslagna spåraren kan vid 160 FPS prestera på kortsiktiga riktmärken och 110 FPS på långsiktiga riktmärken. Koden finns på https://github.com/foolwood/DaSiamRPN.
DaSiamRPN REF tracker introducerar en distraktor-aware modul och främjar spårning prestanda för modellen i komplexa scener.