Learning Dynamic Siamese Network for Visual Object Tracking—ICCV2017 閱讀

本文主要是基於SiamFC跟蹤器，考慮如何使tracker能夠對目標外觀隨時間的變化做出實時響應以及如何對背景噪聲干擾進行抑制。雖然Siamese網絡在跟蹤器的匹配精度以及速度保持上具有巨大的潛力。但是它們在分類上仍有很大的差距。本文作者提出一種動態的Siamese網絡，通過快速轉換學習模型，能夠有效的在線學習歷史數據上的目標外觀變化以及背景抑制。並給出一種基於多層特徵自適應融合的方法。同時所提出

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